🎯 Как заполнить массив в Питоне с помощью NumPy? 📚 Комплетный гид!

Чтобы заполнить массив в питоне с использованием библиотеки NumPy, вы можете использовать функцию numpy.array() или функцию numpy.zeros().

import numpy as np

# Заполнение массива с помощью функции numpy.array()
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)

# Заполнение массива нулями с помощью функции numpy.zeros()
arr2 = np.zeros(5)
print(arr2)

В приведенном коде, мы импортируем библиотеку NumPy используя используем ключевое слово import. Затем, мы создаем массив arr1 с помощью функции numpy.array() и заполняем его указанными значениями. Мы также создаем массив arr2 с помощью функции numpy.zeros() и заполняем его нулями. Выводим оба массива с помощью функции print().

Как заполнить массив в питоне numpy?

В программировании, особенно при работе с научными вычислениями и анализом данных, часто возникает необходимость создания и заполнения массивов. В языке программирования Python для этих целей часто используется библиотека NumPy. В этой статье мы рассмотрим различные способы заполнения массивов с использованием NumPy.

Создание пустого массива

Перед тем как заполнять массив, необходимо создать его. В NumPy есть функция empty(), которая создает массив заданной формы без инициализации элементов. Например, чтобы создать одномерный массив размером 5 элементов:

import numpy as np

arr = np.empty(5)
print(arr)
# [1. 2. 3. 4. 5.]

В данном примере мы указали форму массива - 5 элементов. Однако, элементы не были инициализированы значениями, поэтому выводится случайный набор чисел.

Заполнение массива одинаковыми значениями

Если нам нужно заполнить массив одинаковыми значениями, мы можем использовать функцию full(). Например, заполним массив размером 3 элемента значениями 5:

import numpy as np

arr = np.full(3, 5)
print(arr)
# [5 5 5]

Здесь мы указали размер массива - 3 элемента, и значение, которым нужно заполнить каждый элемент - 5.

Заполнение массива с заданными значениями

Если нам нужно заполнить массив произвольными значениями, мы можем использовать функцию fill(). Например, создадим массив размером 4 элемента и заполним его значениями 1, 2, 3, 4:

import numpy as np

arr = np.empty(4)
arr.fill(1)
print(arr)
# [1 1 1 1]

В данном примере мы создали пустой массив размером 4 элемента и затем заполнили его значениями с помощью функции fill().

Заполнение массива с помощью функций

NumPy предоставляет множество встроенных функций для заполнения массивов. Например, функция arange() создает массив с заданными начальным и конечным значениями и шагом:

import numpy as np

arr = np.arange(1, 6, 2)
print(arr)
# [1 3 5]

В данном примере мы указали начальное значение - 1, конечное значение - 6 (не включая), и шаг - 2. Результатом будет массив [1, 3, 5].

Кроме функции arange(), NumPy предоставляет также функции linspace() и logspace() для создания массивов с равномерно распределенными значениями. Функция linspace() создает массив с заданным начальным и конечным значениями и количеством элементов:

import numpy as np

arr = np.linspace(0, 1, 5)
print(arr)
# [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

В данном примере мы указали начальное значение - 0, конечное значение - 1 включительно, и количество элементов - 5. Результатом будет массив [0. , 0.25, 0.5, 0.75, 1.].

Функция logspace() создает массив с заданным начальным и конечным значениями в логарифмической шкале:

import numpy as np

arr = np.logspace(1, 3, 4)
print(arr)
# [  10.           46.41588834 215.443469   1000.        ]

В данном примере мы указали начальное значение - 1 (10 в степени 1), конечное значение - 3 (10 в степени 3) включительно, и количество элементов - 4. Результатом будет массив [10. , 46.41588834, 215.443469, 1000.].

Заполнение массива случайными значениями

Если нам нужно заполнить массив случайными значениями, мы можем использовать функцию random(). Например, создадим массив размером 3 элемента и заполним его случайными значениями:

import numpy as np

arr = np.random.random(3)
print(arr)
# [0.32188476 0.78789691 0.27484861]

Функция random() создает массив с заданными размером и заполняет его случайными значениями от 0 до 1.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы заполнения массивов в питоне с использованием библиотеки NumPy. Обратите внимание, что коды в примерах являются общими и могут быть адаптированы под вашу конкретную задачу. Если у вас есть вопросы или необходимо получить более подробную информацию, обратитесь к документации NumPy.