O que é Python Numpy Array?
Os arrays NumPy são um pouco como listas Python, mas ainda muito diferentes ao mesmo tempo. Para aqueles que são novos no assunto, vamos esclarecer o que é exatamente e para que serve.
Como o nome meio que indica, uma matriz NumPy é uma estrutura de dados central da biblioteca numpy. O nome da biblioteca é, na verdade, uma abreviação de "Numeric Python" ou "Numerical Python".
Crie uma matriz NumPy
A maneira mais simples de criar um array em Numpy é usar Python List
myPythonList = [1,9,8,3]
Para converter a lista python em uma matriz numpy usando o objeto np.array.
numpy_array_from_list = np.array (myPythonList)
Para exibir o conteúdo da lista
numpy_array_from_list
Resultado
array([1, 9, 8, 3])
Na prática, não há necessidade de declarar uma lista Python. A operação pode ser combinada.
a = np.array([1,9,8,3])
NOTA : A documentação do Numpy declara o uso de np.ndarray para criar uma matriz. No entanto, este é o método recomendado
Você também pode criar uma matriz numpy a partir de uma tupla
Operações matemáticas em uma matriz
Você pode realizar operações matemáticas como adições, subtração, divisão e multiplicação em uma matriz. A sintaxe é o nome da matriz seguido pela operação (+ .-, *, /) seguida pelo operando
Exemplo:
numpy_array_from_list + 10
Resultado:
array([11, 19, 18, 13])
Esta operação adiciona 10 a cada elemento da matriz numpy.
Forma da Matriz
Você pode verificar a forma da matriz com a forma do objeto precedida pelo nome da matriz. Da mesma forma, você pode verificar o tipo com dtypes.
import numpy as npa = np.array([1,2,3])print(a.shape)print(a.dtype)(3,)int64
Um inteiro é um valor sem decimal. Se você criar uma matriz com decimal, o tipo mudará para flutuante.
#### Different typeb = np.array([1.1,2.0,3.2])print(b.dtype)float64
Matriz de 2 dimensões
Você pode adicionar uma dimensão com um "," coma
Observe que ele deve estar entre colchetes []
### 2 dimensionc = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])print(c.shape)(2, 3)
Matriz de 3 dimensões
A dimensão superior pode ser construída da seguinte forma:
### 3 dimensiond = np.array([[[1, 2,3],[4, 5, 6]],[[7, 8,9],[10, 11, 12]]])print(d.shape)(2, 2, 3)
Resumo
Abaixo, um resumo das funções essenciais usadas com NumPy.
| Objetivo | Código |
|---|---|
| Criar matriz | matriz ([1,2,3]) |
| imprima a forma | matriz ([.]). forma |