📚 Как создать numpy массив в Python: пошаговое руководство для начинающих

Вот примеры кода для создания массива NumPy в Python:

import numpy as np

# Создание пустого массива
arr1 = np.array([])

# Создание массива из списка
arr2 = np.array([1, 2, 3])

# Создание массива из диапазона чисел
arr3 = np.arange(10)

# Создание массива с заданным значением
arr4 = np.full((3, 3), 5)

# Создание массива случайных чисел
arr5 = np.random.rand(3, 3)
    

Как создать numpy массив в Python

В Python существует множество библиотек, которые облегчают работу с массивами и числовыми данными. Одной из таких библиотек является NumPy. NumPy предоставляет удобные инструменты для работы с многомерными массивами и выполнения различных вычислений над ними.

Установка NumPy

Перед тем, как начать использовать NumPy, необходимо убедиться, что он установлен в вашей Python среде разработки. Для установки NumPy можно воспользоваться менеджером пакетов pip:

pip install numpy

Создание одномерного массива

Для создания одномерного массива в NumPy можно воспользоваться функцией array(). Передайте список элементов в эту функцию, чтобы создать массив.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

Результат выполнения данного кода будет следующим:

[1, 2, 3, 4, 5]

Создание двумерного массива

Для создания двумерного массива в NumPy можно воспользоваться функцией array() и передать список списков в качестве аргумента.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

Результат выполнения данного кода будет следующим:

[[1, 2, 3]
 [4, 5, 6]]

Определение размерности массива

Чтобы определить размерность массива, можно использовать атрибут ndim (от "number of dimensions").

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr.ndim)

Результат выполнения данного кода будет следующим:

1

Определение формы массива

Для определения формы (размеров) массива можно использовать атрибут shape.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)

Результат выполнения данного кода будет следующим:

(2, 3)

Генерация массивов с заданными значениями

NumPy предоставляет несколько удобных функций для генерации массивов со значениями по умолчанию. Некоторые из них:

• zeros(): создает массив, заполненный нулями.
• ones(): создает массив, заполненный единицами.
• full(): создает массив, заполненный определенным значением.

import numpy as np

zeros_arr = np.zeros(5)
print(zeros_arr)

ones_arr = np.ones((2, 3))
print(ones_arr)

full_arr = np.full((3, 3), 7)
print(full_arr)

Результат выполнения данного кода будет следующим:

[0. 0. 0. 0. 0.]
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]
[[7 7 7]
 [7 7 7]
 [7 7 7]]

Обращение к элементам массива

Чтобы получить доступ к элементам массива, можно использовать индексы. Индексация в NumPy начинается с 0.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[0])  # доступ к первому элементу
print(arr[2:4])  # доступ к элементам с индексами 2 и 3

Результат выполнения данного кода будет следующим:

1
[3 4]

Выполнение арифметических операций с массивами

NumPy позволяет выполнять арифметические операции с массивами. Операции выполняются поэлементно.

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

sum_arr = arr1 + arr2
print(sum_arr)

product_arr = arr1 * arr2
print(product_arr)

Результат выполнения данного кода будет следующим:

[5 7 9]
[4 10 18]

Итоги

NumPy позволяет легко и эффективно работать с массивами в Python. В этой статье мы познакомились с основными инструкциями по созданию массивов и основными операциями, которые могут быть выполнены с массивами. Продолжайте изучать NumPy и повышать свои навыки программирования!