NumPy ist eine der beliebtesten Bibliotheken für wissenschaftliches Computing in Python. Es bietet effiziente und praktische Werkzeuge für die Arbeit mit Datenarrays. Das Erstellen eines neuen Arrays ist eine grundlegende Operation in NumPy, und das Wissen über verschiedene Rezepte kann Ihre Arbeit erheblich vereinfachen.
Sie können verschiedene NumPy-Funktionen verwenden, um ein neues Array zu erstellen, z. B. numpy.array, numpy.zeros, numpy.ones und viele andere. Funktion numpy.array ermöglicht das Erstellen eines Arrays aus Python-Listen und Funktionen numpy.zeros und numpy.ones erstellen Sie Arrays mit Nullen bzw.
Wenn Sie ein Array mit einer Reihe von Zahlen benötigen, können Sie die Funktion verwenden numpy.arange oder numpy.linspace. Funktion numpy.arange erstellt ein Array mit dem angegebenen Bereich von Zahlen, und die Funktion numpy.linspace erstellt ein Array mit der angegebenen Anzahl von Zahlen in einem angegebenen Intervall. Diese Funktionen können sehr nützlich sein, wenn Sie Arrays erstellen, um Diagramme zu erstellen oder Berechnungen in festen Schritten durchzuführen.
Wenn Sie ein Array mit beliebigen Werten benötigen, können Sie die Funktion verwenden numpy.random, mit dem Sie Zufallszahlen erzeugen können. Sie können ein Array mit gleichmäßig verteilten Zufallszahlen mit einer Funktion erstellen numpy.random.rand. oder ein Array mit normal verteilten Zufallszahlen mit einer Funktion numpy.random.randn. Diese Funktionen sind sehr nützlich, wenn Sie zufällige Prozesse modellieren oder zufällige Daten generieren, um Algorithmen zu analysieren und zu testen.
In diesem Artikel haben wir uns nur ein paar Rezepte angesehen, um ein neues numpy array zu erstellen. Die NumPy-Bibliothek bietet jedoch viel mehr Funktionen und Funktionen, die für Ihre Arbeit nützlich sein können. Wenn Sie ein echter Profi bei der Verwendung von NumPy werden möchten, lesen Sie unbedingt die Dokumentation und versuchen Sie, Ihr Wissen in die Praxis umzusetzen.
Wie erstelle ich ein neues numpy Array
Die Numpy-Bibliothek in Python bietet viele Möglichkeiten, neue Numpy-Arrays zu erstellen. Betrachten wir einige von ihnen:
1. Verwenden Sie die Funktion numpy.array(), um ein neues numpy array aus einer regulären Liste zu erstellen:
import numpy as npmy_list = [1, 2, 3, 4, 5]my_array = np.array(my_list)print(my_array)# Output: [1 2 3 4 5]2. Verwenden Sie Numpy-Funktionen.zeros() oder numpy.ones(), um ein numpy Array zu erstellen, das mit Nullen oder Einsen gefüllt ist:
zeros_array = np.zeros((3, 4)) # создание 3x4 numpy array заполненного нулямиones_array = np.ones((2, 2, 2)) # создание 2x2x2 numpy array заполненного единицами3. Verwenden Sie die Funktion numpy.arange(), um ein numpy Array von aufeinanderfolgenden Zahlen zu erstellen:
range_array = np.arange(1, 10) # создание numpy array с числами от 1 до 9print(range_array)# Output: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]4. Verwenden Sie die Funktion numpy.linspace(), um ein numpy Array mit gleichmäßig verteilten Werten zu erstellen:
linspace_array = np.linspace(0, 1, 5) # создание numpy array с 5 равномерными значениями от 0 до 1print(linspace_array)# Output: [0. 0.25 0.5 0.75 1. ]Dies sind nur einige der Möglichkeiten, ein neues numpy array zu erstellen. Die Numpy-Bibliothek hat viele weitere Funktionen, die beim Erstellen von Arrays nützlich sein können.
Rezept zum Erstellen eines neuen numpy Array
Schritt 1: Importieren Sie die Numpy-Bibliothek:
import numpy as np
Schritt 2: Erstellen Sie ein neues Array aus der Liste:
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
Schritt 3: Erstellen Sie ein neues Array der Größe N x M, das mit Nullen gefüllt ist:
zeros_array = np.zeros((N, M))
Schritt 4: Erstellen Sie ein neues Array der Größe N x M, das mit Einheiten gefüllt ist:
ones_array = np.ones((N, M))
Schritt 5: Erstellen Sie ein neues Array der Größe N x M, das mit Zufallszahlen gefüllt ist:
random_array = np.random.rand(N, M)
Schritt 6: Erstellen Sie ein neues Array-eine Einheit mit der Größe N x N:
Schritt 7: Erstellen Sie ein neues Array -eine Diagonale mit den angegebenen Werten:
Schritt 8: Erstellen Sie ein neues Array in Schritten von start bis stop in Schritten von step:
range_array = np.arange(start, stop, step)
Schritt 9: Erstellen Sie ein neues Array von N aufeinanderfolgenden Ganzzahlen:
Schritt 10: Erstellen Sie ein neues Array mit bestimmten Regeln:
rules_array = np.fromfunction(lambda i, j: (i + 1) * (j + 1), (4, 4))
Dies sind nur einige Beispiele für Rezepte, um ein neues numpy array zu erstellen. Abhängig von Ihren Aufgaben können Sie verschiedene Möglichkeiten zum Erstellen eines Arrays in numpy verwenden.
Eine einfache Möglichkeit, ein neues numpy array zu erstellen
Das Erstellen eines neuen Numpy-Arrays kann bei der Arbeit mit großen Datenmengen oder bei der Durchführung verschiedener Berechnungen sehr nützlich sein. Obwohl die Numpy-Bibliothek viele Funktionen zum Erstellen neuer Arrays bietet, gibt es einige einfache Möglichkeiten, dies zu tun.
Eine der einfachsten Möglichkeiten ist die Verwendung einer Funktion numpy.array(). Es nimmt eine Liste oder ein Tupel von Zahlen an und erstellt ein numpy-Array mit diesen Werten.
Hier ist ein Anwendungsbeispiel:
import numpy as npmy_list = [1, 2, 3, 4, 5]my_array = np.array(my_list)print(my_array)# Output: [1 2 3 4 5]Eine weitere einfache Möglichkeit, ein neues Numpy-Array zu erstellen, besteht darin, Funktionen zu verwenden numpy.zeros() und numpy.ones(). Funktion numpy.zeros() erstellt ein Array aus den Nullen der angegebenen Form, und die Funktion numpy.ones() - ein Array von Einheiten.
Hier sind Anwendungsbeispiele:
import numpy as npzeros_array = np.zeros((3, 4))print(zeros_array)# Output:# [[0. 0. 0. 0.]# [0. 0. 0. 0.]# [0. 0. 0. 0.]]ones_array = np.ones((2, 3))print(ones_array)# Output:# [[1. 1. 1.]# [1. 1. 1.]]Dies sind nur einige der vielen Möglichkeiten, neue Numpy-Arrays zu erstellen. Wählen Sie das für Ihre Situation am besten geeignete aus und verwenden Sie es in Ihrem Code!
