Erstellen eines Numpy-Arrays der gewünschten Größe auf einfache Weise

Die Numpy-Bibliothek in Python bietet umfangreiche Möglichkeiten für die Arbeit mit Arrays. Das Erstellen eines Arrays mit der richtigen Größe ist eine der wichtigsten Aufgaben, an denen Sie bei der Analyse von Daten oder bei der Lösung wissenschaftlicher Probleme arbeiten müssen.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Numpy-Arrays zu erstellen, aber eine der einfachsten ist die Verwendung der Funktion numpy.zeros(). Mit dieser Funktion können Sie ein Array mit Nullen der angegebenen Größe erstellen.

Funktionssyntax numpy.zeros() sieht wie folgt aus:

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

• shape - ein Tupel, das die Größe des Arrays in jeder Dimension definiert;
• dtype (optional) - Der Datentyp, der zum Speichern von Array-Elementen verwendet wird (der Standardwert ist float);
• order (optional) - die Reihenfolge der Elemente im Speicher (Standard ist 'C', dh C-style).

Beispiel für die Verwendung einer Funktion numpy.zeros() so erstellen Sie ein 3x4-zweidimensionales Array:

import numpy as np
array = np.zeros((3, 4))
print(array)

Durch die Ausführung dieses Codes wird ein 3x4-zweidimensionales Array ausgegeben, das mit Nullen gefüllt ist:

Daher ist die Verwendung der Funktion numpy.zeros() macht es einfach, ein Numpy-Array der richtigen Größe mit Nullen zu erstellen, was bei der Lösung verschiedener Probleme in der Datenanalyse und in der wissenschaftlichen Forschung nützlich sein kann.

So erstellen Sie ein Numpy-Array mit der richtigen Größe

Das Erstellen von Arrays in einer Numpy-Bibliothek ist sehr einfach. Sie können die Funktion verwenden, um ein Array der gewünschten Größe zu erstellen numpy.zeros() oder numpy.ones().

Funktion numpy.zeros() erstellt ein Array der angegebenen Größe, das mit Nullen gefüllt ist. Um beispielsweise ein 3x3-Array zu erstellen, können Sie den folgenden Code verwenden:

import numpy as np arr = np.zeros((3, 3))

Funktion numpy.ones() erstellt ein Array der angegebenen Größe, das mit Einheiten gefüllt ist. Um beispielsweise ein Array mit der Größe 2x4 zu erstellen, können Sie den folgenden Code verwenden:

import numpy as np arr = np.ones((2, 4))

Sie können auch den Datentyp der Arrayelemente angeben, indem Sie ein Argument verwenden dtype. Um beispielsweise ein Array mit Nullen vom Typ float zu erstellen, können Sie den folgenden Code verwenden:

import numpy as np arr = np.zeros((3, 3), dtype=float)

Jetzt wissen Sie, wie Sie mit der Numpy-Bibliothek ein Array der richtigen Größe erstellen. Dies ist eine sehr nützliche Fähigkeit, wenn Sie mit numerischen Daten in Python arbeiten.

Installieren der Numpy-Bibliothek

Es gibt mehrere Möglichkeiten, numpy zu installieren, aber die einfachste und gebräuchlichste Methode ist die Verwendung des pip-Paketmanagers. Befolgen Sie dazu die nachstehenden Anweisungen:

1. Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung oder ein Terminal auf Ihrem Computer.
2. Geben Sie den Befehl ein pip install numpy und drücken Sie die Eingabetaste.
3. Warten Sie, bis die Installation abgeschlossen ist. Wenn die Installation erfolgreich ist, sollte eine Meldung angezeigt werden, dass sie erfolgreich abgeschlossen wurde.

Nach der Installation können Sie die Numpy-Bibliothek in Ihren Programmen verwenden. Um die Bibliothek zu importieren, fügen Sie am Anfang Ihres Skripts die folgende Codezeile hinzu:

import numpy as np

Jetzt können Sie Numpy-Arrays in der richtigen Größe erstellen und viele Operationen mit ihnen in Ihren Softwareprojekten durchführen.

Bibliothek importieren und Array erstellen

Bevor Sie ein Array in einer Numpy-Bibliothek erstellen, müssen Sie diese Bibliothek importieren. Verwenden Sie dazu den folgenden Befehl:

import numpy as np

Nachdem Sie die Bibliothek importiert haben, können Sie mit der Erstellung eines Arrays beginnen. Dazu wird die Funktion numpy verwendet.ein array, das eine Sequenz von Elementen akzeptiert und ein Array der angegebenen Größe erstellt:

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

In diesem Beispiel wird ein eindimensionales Array mit den Werten 1, 2, 3, 4 und 5 erstellt. Um ein Array mit einer anderen Dimension zu erstellen, müssen Sie es im Argument der numpy-Funktion angeben.array als verschachtelte Liste. Um beispielsweise ein zweidimensionales 3x3-Array zu erstellen, müssen Sie den folgenden Code eingeben:

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

Also, indem Sie die Numpy-Bibliothek importieren und die Numpy-Funktion verwenden.array , Sie können ganz einfach das gewünschte Array mit einer bestimmten Größe erstellen.

Erstellen eines eindimensionalen Arrays

Um ein eindimensionales Array in der Numpy-Bibliothek zu erstellen, können wir die numpy-Funktion verwenden.array() . Es nimmt eine Liste von Elementen an und gibt ein eindimensionales Array zurück.

import numpy as nparray = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(array)

[1 2 3 4 5]

Sie können auch ein eindimensionales Array erstellen, indem Sie nur die Dimension des Arrays angeben. Dazu wird die Funktion numpy verwendet.zeros() oder numpy.ones() . Zum Beispiel:

import numpy as np# Создание массива из нулей размером 5zeros_array = np.zeros(5)print(zeros_array)# Создание массива из единиц размером 3ones_array = np.ones(3)print(ones_array)

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

NP-Funktion.zeros() erstellt ein Array der angegebenen Größe, das mit Nullen gefüllt ist. NP-Funktion.ones() erstellt ein Array der angegebenen Größe, das mit Einheiten gefüllt ist.

Sie können auch ein eindimensionales Array aus einer Reihe von Zahlen mit Numpy-Funktionen erstellen.arange() oder numpy.linspace() .

import numpy as np# Создание массива из чисел от 0 до 4 (исключительно)array1 = np.arange(5)print(array1)# Создание массива из чисел от 1 до 10 с шагом 2array2 = np.arange(1, 10, 2)print(array2)# Создание массива из 5 чисел от 0 до 1array3 = np.linspace(0, 1, 5)print(array3)

[0 1 2 3 4][1 3 5 7 9][0. 0.25 0.5 0.75 1. ]

NP-Funktion.arange() erstellt ein Array aus einer Folge von Zahlen, die (ausschließlich) in einem bestimmten Schritt vom Anfangswert zum Endwert gehen. NP-Funktion.linspace() erstellt ein Array aus einer bestimmten Anzahl von Zahlen, die gleichmäßig zwischen dem Start- und dem Endwert verteilt sind.

Erstellen eines zweidimensionalen Arrays

Um ein zweidimensionales Numpy-Array zu erstellen, müssen Sie die Funktion verwenden numpy.array().

Beispiel für die Erstellung eines 3x3-zweidimensionalen Arrays:

arr = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

Dadurch wird das folgende Array erstellt:

Sie können auch ein zweidimensionales Array mit der Funktion erstellen numpy.zeros() oder numpy.ones(). Funktion numpy.zeros() erstellt ein Array mit der angegebenen Größe, das nur Nullen enthält:

Funktion numpy.ones() erstellt ein Array mit der angegebenen Größe, das nur Einheiten enthält:

Zweidimensionale Arrays können verwendet werden, um zweidimensionale Datenstrukturen wie Matrizen, Tabellen und Bilder darzustellen.

Erstellen eines 3D-Arrays

Verwenden Sie einfach die Funktion, um ein 3D-Array in der NumPy-Bibliothek zu erstellen numpy.zeros() mit Argument shape, die die gewünschte Größe des Arrays angibt. Sie können die Dimension eines 3D-Arrays als Tupel festlegen, das drei Werte enthält: die Anzahl der Elemente in der ersten Dimension, die Anzahl der Elemente in der zweiten Dimension und die Anzahl der Elemente in der dritten Dimension.

Beispiel für die Erstellung eines 3x4x2 3D-Arrays:

import numpy as nparray_3d = np.zeros((3, 4, 2))print(array_3d)

Durch die Ausführung dieses Codes wird ein dreidimensionales Array erstellt, das aus drei 4x2-zweidimensionalen Arrays besteht und mit Nullen gefüllt ist:

[[[0. 0.][0. 0.][0. 0.][0. 0.]][[0. 0.][0. 0.][0. 0.][0. 0.]][[0. 0.][0. 0.][0. 0.][0. 0.]]]

Daher ist die Funktion numpy.zeros() ermöglicht die Erstellung von 3D-Arrays mit bestimmten Abmessungen, die für die Lösung von Problemen mit 3D-Daten nützlich sind.

Erstellen eines Arrays mit den angegebenen Werten

In der NumPy-Bibliothek können Sie ganz einfach ein Array mit bestimmten Werten erstellen, indem Sie die Funktion verwenden numpy.full. Diese Funktion erstellt ein Array mit einer bestimmten Größe, das mit dem angegebenen Wert gefüllt ist.

Die Syntax der Funktion lautet wie folgt:

numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')

Lassen Sie uns jedes der Argumente analysieren:

• shape - Array-Größen, die als Tupel oder ganzzahlige Sequenz angegeben sind. Zum Beispiel wird der Wert (5,) oder 5 verwendet, um ein eindimensionales Array mit der Größe 5 zu erstellen.
• fill_value - der Wert, mit dem das Array gefüllt wird.
• dtype (optional) - Der Datentyp der Array-Elemente. Wenn es nicht angegeben wird, versucht die Funktion, den Datentyp basierend auf dem Wert automatisch zu ermitteln fill_value.
• order (optional) - Die Reihenfolge der Elemente im Speicher. Die Werte 'C' und 'F' entsprechen der Reihenfolge "nach Zeilen" (C-style) bzw. "nach Spalten" (Fortran-style).

Hier ist ein Beispiel für die Erstellung eines 2-dimensionalen Arrays der Größe 3x4, das mit dem Wert 7 gefüllt ist:

import numpy as nparr = np.full((3, 4), 7)print(arr)

Das Ergebnis der Ausführung dieses Codes lautet wie folgt:

[[7 7 7 7][7 7 7 7][7 7 7 7]]

Wie Sie sehen können, wurde das Array erfolgreich mit der angegebenen Größe erstellt und mit dem angegebenen Wert gefüllt.

Jetzt wissen Sie, wie Sie mit der NumPy-Bibliothek ein Array mit bestimmten Werten erstellen.