Массивы в python

Массив нарезки

Все идет нормально; Создание и индексация массивов выглядит знакомо.

Теперь мы подошли к нарезке массивов, и это одна из функций, которая создает проблемы для начинающих массивов Python и NumPy.

Структуры, такие как списки и массивы NumPy, могут быть нарезаны. Это означает, что подпоследовательность структуры может быть проиндексирована и извлечена.

Это наиболее полезно при машинном обучении при указании входных и выходных переменных или разделении обучающих строк из строк тестирования.

Нарезка задается с помощью оператора двоеточия ‘:’ с ‘от’ а также ‘в‘Индекс до и после столбца соответственно. Срез начинается от индекса «от» и заканчивается на один элемент перед индексом «до».

Давайте рассмотрим несколько примеров.

Одномерная нарезка

Вы можете получить доступ ко всем данным в измерении массива, указав срез «:» без индексов.

При выполнении примера печатаются все элементы в массиве.

Первый элемент массива можно разрезать, указав фрагмент, который начинается с индекса 0 и заканчивается индексом 1 (один элемент перед индексом «до»)

Выполнение примера возвращает подмассив с первым элементом.

Мы также можем использовать отрицательные индексы в срезах. Например, мы можем нарезать последние два элемента в списке, начав срез с -2 (второй последний элемент) и не указав индекс «до»; это берет ломтик до конца измерения.

Выполнение примера возвращает подмассив только с двумя последними элементами.

Двумерная нарезка

Давайте рассмотрим два примера двумерного среза, которые вы, скорее всего, будете использовать в машинном обучении.

Разделение функций ввода и вывода

Распространено загруженные данные на входные переменные (X) и выходную переменную (y).

Мы можем сделать это, разрезая все строки и все столбцы до, но перед последним столбцом, затем отдельно индексируя последний столбец.

Для входных объектов мы можем выбрать все строки и все столбцы, кроме последнего, указав ‘:’ в индексе строк и: -1 в индексе столбцов.

Для выходного столбца мы можем снова выбрать все строки, используя ‘:’, и индексировать только последний столбец, указав индекс -1.

Собрав все это вместе, мы можем разделить 3-колоночный 2D-набор данных на входные и выходные данные следующим образом:

При выполнении примера печатаются разделенные элементы X и y

Обратите внимание, что X — это двумерный массив, а y — это одномерный массив

Сплит поезд и тестовые ряды

Обычно загруженный набор данных разбивают на отдельные наборы поездов и тестов.

Это разделение строк, где некоторая часть будет использоваться для обучения модели, а оставшаяся часть будет использоваться для оценки мастерства обученной модели.

Для этого потребуется разрезать все столбцы, указав «:» во втором индексе измерения. Набор обучающих данных будет содержать все строки от начала до точки разделения.

Тестовым набором данных будут все строки, начиная с точки разделения до конца измерения.

Собрав все это вместе, мы можем разделить набор данных в надуманной точке разделения 2.

При выполнении примера выбираются первые две строки для обучения и последняя строка для набора тестов.

Python One Line для Loop Array

Как написать для цикла в одну строку кода Python?

Есть два способа написания одноклассника для цикла:

• Метод 1 : Если петля Тело состоит из одного утверждения, просто напишите это утверждение в ту же строку: Отказ Это печатает первые 10 номеров к оболочке (от 0 до 9).
• Способ 2: Method 2: If the purpose of the loop is to create a list, use list comprehension instead: . The code squares the first ten numbers and stores them in the array list . Если целью цикла является создание списка, используйте

Давайте посмотрим на обе варианты более подробно в следующей статье:

Связанная статья : Python одна линия для петли

Вопросы пользователей по теме Python

Получение общего количества секунд из объекта datetime.time

У меня есть объект datetime.time как 02:00:00, я хотел бы преобразовать его в общее количество секунд, которое должно составлять 7200 секунд…..

13 Июл 2021 в 11:39

Сравнение списков со списками списков

Как я могу проверить, является ли строка list2 строкой списка list1?
Например:
list1 = , ]
list2 =
….

11 Июл 2021 в 12:03

Как узнать, сколько чисел содержат определенное, скажем, 7) целое число в списке от 1 до 9999

Nums = b = print (b) TypeError: аргумент типа int не повторяется….

11 Июл 2021 в 10:32

Почему второй результат цикла for в моем коде равен {20: 1}?

Я пытаюсь научиться писать программу, которая может «вносить изменения».
Он должен принимать два числа в качестве входных данных, одно из которых представляет собой начисленную денежную сумму, а другое — заданную денежную сумму. Затем он должен вернуть количество каждого вида банкнот и монет для во….

9 Июл 2021 в 05:18

Как вы читаете строку ввода текста в Python и создаете массив из этих элементов и присваиваете последнюю цифру переменной?

Вы представлены как входные строки файла, содержащего список и целое число, связанное с переменной. line = 1,2,3,4; 5 Как мне сделать массив из первых 4 элементов и …….

9 Июл 2021 в 04:49

Переименование столбцов в фрейме данных с помощью специальной функции python pandas

У меня есть фрейм данных с именами столбцов, такими как «AH_AP» и «AH_AS». По сути, все, что я хочу сделать, это поменять местами часть перед подчеркиванием и часть после подчеркивания, чтобы заголовки столбцов были ‘…….

8 Июл 2021 в 16:54

Лучший способ Pandas подсчитывать частоту значений в разных столбцах вместе

У меня есть pandas.DataFrame с ZIPCODES в двух столбцах. Я просто хочу подсчитать появление всех ZIPCODES с помощью value_counts (). Но мне все равно, в каком они столбце. Мне нужен результат …….

8 Июл 2021 в 15:40

Как сгенерировать случайные геокоординаты с помощью случайного модуля

Как сгенерировать случайную широту и долготу с помощью модуля Python 3 random? Я уже гуглил, читал документацию и не нашел способа сделать это…..

8 Июл 2021 в 11:37

Как очистить значения массива под тегом «ul» с помощью BeautifulSoup?

Мне нужно получить значения из элемента «ul», но в нем нет элементов «li». Вместо этого у него есть тег со значениями массива. Как показано ниже.
<div class =»family»>
<ul class =»age»>
<ll-per-person count =»» extracount=»[]»></ll-per-person>
</ul>
</div>

Я хочу получить значения счет….

8 Июл 2021 в 09:46

Как вызвать функцию в другом модуле в Python и не повторять функцию

Я определил функцию на другой странице в Python следующим образом:
def getData():
user=input(‘Enter Name’)
if user==’Irfan’:
mydb = mysql.connector.connect(host=’localhost’, user=’root’, passwd=», database=’sample_data’)
df = pd.read_sql_query(‘select * from sample_data.samp….

8 Июл 2021 в 09:30

Reversing a NumPy Array in Python

The module allows us to use array data structures in Python which are really fast and only allow same data type arrays.

Here, we are going to reverse an array in Python built with the NumPy module.

1. Using flip() Method

The method in the NumPy module reverses the order of a NumPy array and returns the NumPy array object.

import numpy as np

#The original NumPy array
new_arr=np.array()
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using flip() Method
res_arr=np.flip(new_arr)
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Output:

Original Array is : 
Resultant Reversed Array: 

2. Using flipud() Method

The method is yet another method in the NumPy module which flips an array up/down. It can also be used to reverse a NumPy array in Python. Let us see how we can use it in a small example.

import numpy as np

#The original NumPy array
new_arr=np.array()
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using flipud() Method
res_arr=np.flipud(new_arr)
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Output:

Original Array is : 
Resultant Reversed Array: 

3. Using Simple Slicing

As we did earlier with lists, we can reverse an array in Python built with Numpy using slicing. We create a new NumPy array object which holds items in a reversed order.

import numpy as np

#The original NumPy array
new_arr=np.array()
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using array slicing
res_arr=new_arr
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Output:

Original Array is : 
Resultant Reversed Array: 

Массивы в Python

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

from array import array
numbers = array('i', )
print numbers

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому будет обращаться к первому элементу (2):

Вам наверно интересно, для чего используется «i». Это typecode, который сообщает Python, что массив будет хранить целые числа. Обычно подобные вещи в Python не нужны. Причина этого проста. Массивы в Python основаны на базовых C-массивах операционной системы. Это означает, что они быстрые и стабильные, но не всегда могут придерживаться синтаксиса Python.

Нельзя хранить элементы разных типов в этих массивах. Допустим, вы захотели сохранить строку «makeuseof.com»:

numbers = array('i', )

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

Вот как можно вывести все элементы:

print numbers

Этот метод доступа к элементам массива работает хорошо, и идеально подходит для решения задачи. Плохо то, что это — доступ ко всему массиву.

Каждый язык программирования реализует цикл, который идеально подходит для итерации (циклизации) над элементами списка.

Наиболее распространенные циклы while и for. Python делает это еще проще, предоставляя цикл for in:

for number in numbers:
    print number

Обратите внимание на то, что вам не нужно обращаться к элементам по их ключу. Это лучший способ работы с массивом

Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

for i in range(len(numbers)):
    print numbers

Этот пример делает то же самое, что и предыдущий. Но в нем нужно указать количество элементов в массиве (len (cars)), а также передать i в качестве ключа. Это почти тот же код, который выполняется в цикле for in. Этот способ обеспечивает большую гибкость и выполняется немного быстрее (хотя цикла for in в большинстве случаев более чем достаточно).

Реверсив массив модуля массива в Python

Несмотря на то, что Python не поддерживает массивы, мы можем использовать Модуль массива Для создания массивных объектов различных типов данных. Хотя этот модуль обеспечивает много ограничений, когда речь идет о типе данных массива, он широко используется для работы с структурами данных массива в Python.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем поместить массив в Python, созданный с модулем массива.

1. Использование обратного () метода

Подобно спискам, Способ также может быть использован для непосредственного изменения массива в Python модуля массива. Он меняет массив в своем первоначальном месте, поэтому не требует дополнительного места для хранения результатов.

import array

#The original array
new_arr=array.array('i',)
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using reverse()
new_arr.reverse()
print("Reversed Array:",new_arr)

Выход :

Original Array is : array('i', )
Resultant new reversed Array: array('i', )

2. Использование обратного () метода

Опять же Способ при прохождении с массивом, возвращает утечку с элементами в обратном порядке. Посмотрите на пример ниже, он показывает, как мы можем поместить массив, используя этот метод.

import array

#The original array
new_arr=array.array('i',)
print("Original Array is :",new_arr)

#reversing using reversed()
res_arr=array.array('i',reversed(new_arr))
print("Resultant Reversed Array:",res_arr)

Выход :

Original Array is : array('i', )
Resultant Reversed Array: array('i', )

Пример 1: Базовый кейс для изучения работы Numpy Vstack

В этом примере 1 мы просто инициализируем, объявим два массива numpy, а затем создадим их вертикальный стек с помощью функции vstack.

import numpy as np.array()
print ("First Input array : \n", x)  .array()
print ("Second Input array : \n", y)  .vstack((x,y))
print ("Vertically stacked array:\n ", res)

Выход:

Объяснение:

В приведенном выше примере мы сложили два массива numpy вертикально (по строкам). Во-первых, мы импортировали модуль numpy. После импорта мы инициализировали, объявили и сохранили два массива numpy в переменных ‘x и y’. После этого с помощью функции np.vstack() мы сложили или сложили два 1-D массива numpy

Здесь обратите внимание, что стек будет выполнен вертикально (row-wisestack). Кроме того, оба массива должны иметь одинаковую форму вдоль всех осей, кроме первой

How to access array elements?

You can access any array item by using its index.

The syntax is

 arrayName 

For example,

import array
balance = array.array('i', )
print(balance)

Output:

200

The following image illustrates the basic concept of accessing arrays items by their index.

Accessing Array Item

Here, we have accessed the second value of the array using its index, which is 1. The output of this will be 200, which is basically the second value of the balanced array.

The array index starts with 0. You can also access the last element of an array using the -1 index.

Example:

import array as myarray
abc = myarray.array('d', )
print("Array first element is:",abc) 
print("Array last element is:",abc)

Output:

Array first element is: 2.5
Array last element is: 6.7

You can also access elements by using the ‘:’ operator as shown in below Python arrays examples.

Example:

import array as myarray
abc= myarray.array('q',) 
print(abc)
print(abc)

Output:

array('q', )                                                                                                                         
array('q', )

This operation is called a slicing operation.

Python One Line Print Array

Если вы просто хотите узнать лучший способ распечатать массив (список) в Python, вот короткий ответ:

• Передайте список в качестве ввода к Функция в Python.
• Используйте Звездочный оператор Перед списком, чтобы «распаковать» список в функцию печати.
• Используйте Аргумент, чтобы определить, как отделить два элемента списка визуально.

Вот код:

# Create the Python List
lst = 

# Use three underscores as separator
print(*lst, sep='___')
# 1___2___3___4___5

# Use an arrow as separator
print(*lst, sep='-->')
# 1-->2-->3-->4-->5

Попробуйте сами в нашем интерактивном коде Shell:

Это лучший и самый пифитонический способ печатать список массива Python. Если вы все еще хотите узнать об альтернативах – и улучшить свои навыки Python в процессе выполнения настолько прочитать следующий учебник!

Связанная статья : Распечатать список Python Красиво

Преобразовать список списков с разным количеством элементов

Проблема : Учитывая Список списков Отказ Внутренние списки имеют различное количество элементов. Как преобразовать их в Numpy Array?

Пример : Скажем, у вас есть следующий список списков:

, , ]

Каковы различные подходы для преобразования этого списка списков в Numpy Array?

Решение : Есть три разных стратегиях, которые вы можете использовать. ( Источник )

(1) Используйте стандарт np.array () функция.

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create the list of lists
lst = , , ]

# Convert it to a NumPy array
a = np.array(lst)

# Print the resulting array
print(a)
'''
) list() list()]
'''

Это создает Numpy Array с тремя элементами – каждый элемент – это тип списка. Вы можете проверить тип вывода, используя встроенный Функция:

>>> type(a)

(2) Сделайте массив массивов.

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create the list of lists
lst = , , ]

# Convert it to a NumPy array
a = np.array()

# Print the resulting array
print(a)
'''
) array() array()]
'''

Это более логично, чем предыдущая версия, потому что она создает Numpy Array 1D Numpy Armays (а не 1D списков Python).

(3) Сделайте списки равными по длине.

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create the list of lists
lst = , , ]

# Calculate length of maximal list
n = len(max(lst, key=len))

# Make the lists equal in length
lst_2 = *(n-len(x)) for x in lst]
print(lst_2)
# , , ]

# Convert it to a NumPy array
a = np.array(lst_2)

# Print the resulting array
print(a)
'''

 
 ]
'''

Вы используете Понимание списка на «подушку» Значения каждому внутреннему списку с меньшей максимальной длины.

Доступ к элементам матрицы, строкам и столбца

Доступ к элементам матрицы

Также можно получить доступ к элементам матрицы, используя индекс. Начнем с одномерного массива NumPy.

import numpy as np
A = np.array()

print("A =", A)     # Первый элемент     
print("A =", A)     # Третий элемент     
print("A =", A)   # Последний элемент     

Когда вы запустите эту программу, результат будет следующий:

A  = 2
A  = 6
A  = 10

Теперь выясним, как получить доступ к элементам двухмерного массива (который в основном представляет собой матрицу).

import numpy as np

A = np.array(,
    ,
    ])

#  Первый элемент первой строки
print("A =", A)  

# Третий элемент второй строки
print("A =", A)

# Последний элемент последней строки
print("A =", A)     

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

A   = 1
A   = 9
A   = 19

Доступ к строкам матрицы

import numpy as np

A = np.array(, 
    ,
    ])

print("A =", A) # Первая строка
print("A =", A) # Третья строка
print("A =", A) # Последняя строка (третья строка в данном случае)

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

A  = 
A  = 
A  = 

Доступ к столбцам матрицы

import numpy as np

A = np.array(, 
    ,
    ])

print("A =",A) # Первый столбец
print("A =", A) # Четвертый столбец
print("A =", A) # Последний столбец (четвертый столбец в данном случае)

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

A  = 
A  = 
A  = 

Если вы не знаете, как работает приведенный выше код, прочтите раздел «Разделение матрицы».

Массив Python

Python поддерживает все операции, связанные с массивом через объект своего списка. Начнем с одномерного инициализации массива.

Пример массива Python

Элементы массива Python определены в скобках И они разлучены запятыми. Ниже приведен пример объявления одномерного массива Python.

arr = 
print (arr)
print (arr)
print (arr)

Выход из двухмерного массива пример программы будет:

3
5

Индексирование массива начинается от 0. Таким образом, значение индекса 2 переменной ARR составляет 3.

В некоторых других языках программирования, такие как Java, когда мы определяем массив, нам также нужно определить тип элемента, поэтому мы ограничиваем хранение только в том виде данных в массиве. Например, умеет хранить только целые данные.

Но Python дает нам гибкость иметь различные данные данных в том же массиве. Это круто, верно? Давайте посмотрим пример.

student_marks = 
marks = student_marks+student_marks
print(student_marks + ' has got in total = %d + %f = %f ' % (student_marks, student_marks, marks ))

Он дает следующий выход:

Akkas has got in total = 45 + 36.500000 = 81.500000 marks

В приведенном выше примере вы можете увидеть это, Массив имеют три типа данных – строка, int и float.

Python многомерный массив

Двухмерный массив в Python может быть объявлен следующим образом.

arr2d =  , ]
print(arr2d) # prints elements of row 0
print(arr2d) # prints elements of row 1
print(arr2d) # prints element of row = 1, column = 1

Это даст следующий вывод:

                                                                                                                                                                       
                                                                                                                                                                       
4  

Точно так же мы можем определить трехмерный массив или многомерный массив в Python.

Примеры массива Python

Теперь, когда мы знаем, как определить и инициализировать массив в Python. Мы рассмотрим разные операции, которые мы можем выполнить на массиве Python.

Массив Python, проходящая с использованием для петли

Мы можем использовать для петли для прохождения сквозь элементы массива. Ниже приведен простой пример для цикла для прохождения через массив.

arrayElement = 
for i in range(len(arrayElement)):
   print(arrayElement)

Ниже изображения показывает вывод, создаваемый вышеупомянутым примером примера массива.

Пересекающий 2D-массив, используя для петли

Следующий код распечатает элементы ROW-WISE, а затем следующая часть печатает каждый элемент данного массива.

arrayElement2D =  ,  ]
for i in range(len(arrayElement2D)):
   print(arrayElement2D)

for i in range(len(arrayElement2D)):
   for j in range(len(arrayElement2D)):
       print(arrayElement2D)

Это выведет:

Python Array Append

arrayElement = 
arrayElement.append('Four')
arrayElement.append('Five')
for i in range(len(arrayElement)):
   print(arrayElement)

Новый элемент четыре и пять будут добавлены в конце массива.

One
2
Three
Four
Five

Вы также можете добавить массив на другой массив. Следующий код показывает, как вы можете сделать это.

arrayElement = 
newArray = 
arrayElement.append(newArray);
print(arrayElement)

]

Теперь наш одномерный массив наращивания превращается в многомерное массив.

Массив Python размер

Мы можем использовать Функция для определения размера массива. Давайте посмотрим на простой пример для длины массива Python.

arr = 

arr2d = ,]

print(len(arr))
print(len(arr2d))
print(len(arr2d))
print(len(arr2d))

Нарезание массива Python

Python предоставляет особый способ создания массива из другого массива, используя нотацию среза. Давайте посмотрим на несколько примеров ломтиков наращиваний Python.

arr = 

#python array slice

arr1 = arr #start to index 2
print(arr1)

arr1 = arr #index 2 to end of arr
print(arr1)

arr1 = arr #start to index 2
print(arr1)

arr1 = arr #copy of whole arr
print(arr1)

arr1 = arr # from index 1 to index 5 with step 2
print(arr1)

Ниже приведены изображение Python Array Slice Program Example.

Мы можем вставить элемент в массиве, используя функция.

arr = 

arr.insert(3,10)

print(arr)

Python Array POP.

Мы можем вызвать функцию POP на массиве, чтобы удалить элемент из массива по указанному индексу.

arr = 

arr.insert(3,10)
print(arr)

arr.pop(3)
print(arr)

Это все о массиве Python и разных операций, которые мы можем выполнить для массивов в Python.

Списки (list)

Список представляет собой тип, который может хранить любое количество элементов разных типов. Создать список в Python можно несколькими способами:

Создание

Создание пустого списка:

names = []

names = list()

Создание списка с элементами:

names = 

Создание списка на основе другого списка:

names = 
new_names = list(names)

Создание списка повторением какого-либо элемента или другого списка:

names = 
new_names = names * 2

Создание списка с помощью конструкции range():

numbers = list(range(10))

Функция range(10) возвращает числа от 0 до 9, на основе которых создаётся новый список.

Обращение к элементу

Обращение к элементу списка производится по индексу элемента:

names

Индексы элементов начинаются с нулевого, то есть первый элемент списка имеет индекс «0», а второй — «1».

Элементы списка можно обходить циклами for и while:

for name in names:
    print(name)

Сравнение

Списки можно сравнивать между собой. Для того, чтобы два списка считались равными, они должны иметь одинаковый состав. К примеру, следующие два списка будут равны, не смотря на разные способы их создания:

list1 = 
list2 = list(range(10))

Размерность

Список в Python может быть как одномерным, так и многомерным. Выше были приведены примеры одномерных списков. Чтобы список был многомерным, например, двухмерным, каждый элемент списка должен представлять собой другой список:

names = ,
        ,
        ]

В данном примере список состоит из трёх списков, каждый из которых содержит имя и возраст. Аналогично можно создавать списки с большим количеством измерений — с большим количеством уровней вложенности.

Для получения элемента многомерного списка, нужно указывать столько индексов, сколько измерений необходимо использовать для описания элемента:

names = ,
        ,
        ]
names

Преобразование

Двумерный список можно преобразовать в словарь с парами «ключ-значение»:

names = ,
        ,
        ]
new_dict = dict(names)

Матрицы

Двумерный список является матрицей, которую визуально можно представить в следующем виде:

В данном примере переменная А содержит двумерный список, т.е. список списков, каждый из которых состоит из трёх элементов. Тип list в Python не поддерживает работу со списками как с матрицами, но, тем не менее, позволяет матрицы хранить.

Перестройка массива

После нарезки данных вам может понадобиться изменить их.

Например, некоторые библиотеки, такие как scikit-learn, могут требовать, чтобы одномерный массив выходных переменных (y) был сформирован как двумерный массив с одним столбцом и результатами для каждого столбца.

Некоторые алгоритмы, такие как рекуррентная нейронная сеть с короткой кратковременной памятью в Keras, требуют ввода данных в виде трехмерного массива, состоящего из выборок, временных шагов и функций.

Важно знать, как изменить ваши массивы NumPy, чтобы ваши данные соответствовали ожиданиям конкретных библиотек Python. Мы рассмотрим эти два примера

Форма данных

Массивы NumPy имеют атрибут shape, который возвращает кортеж длины каждого измерения массива.

Например:

При выполнении примера печатается кортеж для одного измерения.

Кортеж с двумя длинами возвращается для двумерного массива.

Выполнение примера возвращает кортеж с количеством строк и столбцов.

Вы можете использовать размер измерений вашего массива в измерении формы, например, указав параметры.

К элементам кортежа можно обращаться точно так же, как к массиву, с 0-м индексом для числа строк и 1-м индексом для количества столбцов. Например:

Запуск примера позволяет получить доступ к конкретному размеру каждого измерения.

Изменить форму 1D в 2D Array

Обычно требуется преобразовать одномерный массив в двумерный массив с одним столбцом и несколькими массивами.

NumPy предоставляет функцию reshape () для объекта массива NumPy, который можно использовать для изменения формы данных.

Функция reshape () принимает единственный аргумент, который задает новую форму массива. В случае преобразования одномерного массива в двумерный массив с одним столбцом кортеж будет иметь форму массива в качестве первого измерения (data.shape ) и 1 для второго измерения.

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера печатается форма одномерного массива, изменяется массив, чтобы иметь 5 строк с 1 столбцом, а затем печатается эта новая форма.

Изменить форму 2D в 3D Array

Обычно требуется преобразовать двумерные данные, где каждая строка представляет последовательность в трехмерный массив для алгоритмов, которые ожидают множество выборок за один или несколько временных шагов и одну или несколько функций.

Хорошим примером являетсямодель в библиотеке глубокого обучения Keras.

Функция изменения формы может использоваться напрямую, указывая новую размерность. Это ясно с примером, где каждая последовательность имеет несколько временных шагов с одним наблюдением (функцией) на каждый временной шаг.

Мы можем использовать размеры в атрибуте shape в массиве, чтобы указать количество выборок (строк) и столбцов (временных шагов) и зафиксировать количество объектов в 1

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера сначала печатается размер каждого измерения в двумерном массиве, изменяется форма массива, а затем суммируется форма нового трехмерного массива.

Объединение массивов

NumPy предоставляет множество функций для создания новых массивов из существующих массивов.

Давайте рассмотрим две наиболее популярные функции, которые вам могут понадобиться или с которыми вы столкнетесь.

Вертикальный стек

Имея два или более существующих массива, вы можете сложить их вертикально, используя функцию vstack ().

Например, учитывая два одномерных массива, вы можете создать новый двумерный массив с двумя строками, сложив их вертикально.

Это продемонстрировано в примере ниже.

Выполнение примера сначала печатает два отдельно определенных одномерных массива. Массивы вертикально сложены, что приводит к новому массиву 2 × 3, содержимое и форма которого печатаются.

Горизонтальный стек

Имея два или более существующих массива, вы можете разместить их горизонтально, используя функцию hstack ().

Например, учитывая два одномерных массива, вы можете создать новый одномерный массив или одну строку со сцепленными столбцами первого и второго массивов.

Это продемонстрировано в примере ниже.

Выполнение примера сначала печатает два отдельно определенных одномерных массива. Затем массивы располагаются горизонтально, что приводит к созданию нового одномерного массива с 6 элементами, содержимое и форма которого печатаются

Python One-Liners Книга

Python Programmemers улучшит свои навыки информатики с этими полезными одноклассниками.

Python One-listers научит вас читать и писать «одноклассники»: краткие заявления полезных функций, упакованных в одну строку кода. Вы узнаете, как систематически распаковать и понимать любую строку кода Python и писать красноречие, мощно сжатый Python, как эксперт.

Пять главных глав на пять глав обложки советы и трюки, регулярные выражения, машинное обучение, самые темы науки о данных и полезные алгоритмы. Подробные объяснения одноклассников вводят ключевые концепции компьютерных наук и повысить ваши кодировки и аналитические навыки. Вы узнаете о продвинутых функциях Python, такие как понимание списка, нарезки, нарезки, функции лямбда, регулярные выражения, карта и уменьшения функций и нарезки нарезки. Вы также узнаете, как:

• Используйте структуры данных для решения проблем реальных проблем, например, использование булевой индексации для поиска городов с загрязнением выше среднего • Leverage data structures to solve real-world problems, like using Boolean indexing to find cities with above-average pollution • Use NumPy basics such as array, shape, axis, type, broadcasting, advanced indexing, slicing, sorting, searching, aggregating, and statistics • Calculate basic statistics of multidimensional data arrays and the K-Means algorithms for unsupervised learning • Create more advanced regular expressions using grouping and named groups, negative lookaheads, escaped characters, whitespaces, character sets (and negative characters sets), and greedy/nongreedy operators •

К концу книги вы узнаете, как писать Python в его самых утонченных, и создавать краткие, красивые куски «Python Art» в простой строке.

Получите свой Python One-Liners сейчас !!

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python одноклассники To help students reach higher levels of Python success, he founded the programming education website Finxter.com . He’s author of the popular programming book Python One-Liners (NoStarch 2020), coauthor of the Coffee Break Python series of self-published books, computer science enthusiast, freelancer

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Как преобразовать список 1D Python в Numpy Array?

Проблема : Учитывая одномерный список Python. Как преобразовать его в Numpy Array?

Пример : У вас есть следующий 1d Python список целых чисел.

lst = 

Вы хотите преобразовать его в Numpy Array.

array()

Метод 1: NP.array (…)

Самый простой способ преобразовать список Python в Numpy Array – использовать Функция, которая предпринимает и возвращает Numpy Array.

import numpy as np
lst = 
print(np.array(lst))

Вывод:

# 

Это создает новую структуру данных в памяти. Изменения в исходном списке не видны переменной, которая содержит Numpy Array:

lst = 
a = np.array(lst)
lst.append(999)
print(a)
# 

Элемент который сейчас является частью списка не является частью массива Отказ

Способ 2: np.asarray (…)

Альтернатива – использовать Функция, которая принимает один аргумент – итабельный – и преобразует его в Numpy Array. Разница в Это то, что он не создает новую копию в памяти, если вы передаете небольшой массив. Все изменения, сделанные на оригинальном массиве, отражены на Numpy Array! Так что будь осторожен.

lst = 
a = np.array(lst)
b = np.asarray(a)
a = 99
print(b)
# 

Массив создается с помощью Функция, так что если вы измените значение массива изменение будет отражено на переменной (потому что они указывают на тот же объект в памяти).

Ways to Print an Array in Python

Now, let us look at some of the ways to print both 1D as well as 2D arrays in Python. Note: these arrays are going to be implemented using lists.

Directly printing using the print() method

We can directly pass the name of the array(list) containing the values to be printed to the method in Python to print the same.

But in this case, the array is printed in the form of a list i.e. with brackets and values separated by commas.

arr = 
arr_2d = ,]

print("The Array is: ", arr) #printing the array
print("The 2D-Array is: ", arr_2d) #printing the 2D-Array

Output:

The Array is:  
The 2D-Array is:  , ]

Here, is a one-dimensional array. Whereas, is a two-dimensional one. We directly pass their respective names to the method to print them in the form of a list and list of lists respectively.

Using for loops in Python

We can also print an array in Python by traversing through all the respective elements using loops.

Let us see how.

arr = 
arr_2d = ,]

#printing the array
print("The Array is : ")
for i in arr:
    print(i, end = ' ')

#printing the 2D-Array
print("\nThe 2D-Array is:")
for i in arr_2d:
    for j in i:
        print(j, end=" ")
    print()

Output:

The Array is : 
2 4 5 7 9 
The 2D-Array is:
1 2 
3 4

In the code above we traverse through the elements of a 1D as well as a 2D Array using for loops and print the corresponding elements in our desired form.

Пример 2: Объединение Трех 1-D Массивов По Вертикали С Помощью функции numpy.vstack

Давайте перейдем ко второму примеру, здесь мы возьмем три 1-D массива и объединим их в один href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массив. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массив.

import numpy as np.array()
print ("First Input array : \n", x)  .array()
print ("Second Input array : \n", y)  .array()
print ("Third Input array : \n", z)  .vstack((x, y, z))
print ("Vertically stacked array:\n ", res)

Выход:

Объяснение

В приведенном выше примере мы сделали все то же самое, что и в примере 1, за исключением добавления одного дополнительного массива. В примере 1 мы видим, что существует два массива. Но в этом примере мы использовали три массива “x, y, z”. И с помощью np.vstack() мы соединили их вместе по рядам (вертикально).