Массивы в python

Python имерный массив одна строка

Как повторить на массиве в одной строке кода?

Скажите, вы дали массив (список) lst and you want to iterate over all values and do something with them. You can accomplish this using list comprehension

lst = 
squares = 
print(squares)
# 

Вы повторяете все значения в массиве You iterate over all values in the array and calculate their square numbers. The result is stored in a new array list . lst

Вы даже можете распечатать все значения массива в одну строку, создав мастерский массив None None Neighle, используя функцию Print () в части выражения устройства понимания списка:

'''
1
4
9
'''

Связанная статья : Список понимание Полное введение

Пример 3: Объединение 2-D Массивов Numpy С Numpy.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 инициализировали и объявили два 2-D массива. И мы сохранили их в двух переменных, ‘x,y’ соответственно. После хранения переменных в двух разных массивах мы использовали функцию, чтобы объединить два 2-D массива и сделать их одним 2-d массивом. Здесь нам нужно убедиться, что форма обоих входных массивов должна быть одинаковой. Если формы различны, то мы получим ошибку значения.

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

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.

Алгоритм MergeSort

Алгоритм использует восходящий подход Divide and Conquer, сначала разделяя исходный массив на подмассивы, а затем объединяя индивидуально отсортированные подмассивы, чтобы получить окончательный отсортированный массив.

В приведенном ниже фрагменте кода метод выполняет фактическое разделение на подмассивы, а метод perform_merge() объединяет два ранее отсортированных массива в новый отсортированный.

import array

def mergesort(a, arr_type):
    def perform_merge(a, arr_type, start, mid, end):
        # Merges two previously sorted arrays
        # a and a
        tmp = array.array(arr_type, )
        def compare(tmp, i, j):
            if tmp <= tmp:
                i += 1
                return tmp
            else:
                j += 1
                return tmp
        i = start
        j = mid + 1
        curr = start
        while i<=mid or j<=end:
            if i<=mid and j<=end:
                if tmp <= tmp:
                    a = tmp
                    i += 1
                else:
                    a = tmp
                    j += 1
            elif i==mid+1 and j<=end:
                a = tmp
                j += 1
            elif j == end+1 and i<=mid:
                a = tmp
                i += 1
            elif i > mid and j > end:
                break
            curr += 1


    def mergesort_helper(a, arr_type, start, end):
        # Divides the array into two parts
        # recursively and merges the subarrays
        # in a bottom up fashion, sorting them
        # via Divide and Conquer
        if start < end:
            mergesort_helper(a, arr_type, start, (end + start)//2)
            mergesort_helper(a, arr_type, (end + start)//2 + 1, end)
            perform_merge(a, arr_type, start, (start + end)//2, end)


    # Sorts the array using mergesort_helper
    mergesort_helper(a, arr_type, 0, len(a)-1)

Прецедент:

a = array.array('i', )
print('Before MergeSort ->', a)
mergesort(a, 'i')
print('After MergeSort ->', a)

Вывод:

Before MergeSort -> array('i', )
After MergeSort -> array('i', )

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.

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.

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).

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.

Операции с матрицами

Выше мы привели пример сложение, умножение матриц и транспонирование матрицы. Мы использовали вложенные списки, прежде чем создавать эти программы. Рассмотрим, как выполнить ту же задачу, используя массив NumPy.

Сложение двух матриц или сумма элементов массива Python

Мы используем оператор +, чтобы сложить соответствующие элементы двух матриц NumPy.

import numpy as np

A = np.array(, ])
B = np.array(, ])
C = A + B      # сложение соответствующих элементов
print(C)

''' 
Вывод:

 ]
 '''

Умножение двух матриц Python

Чтобы умножить две матрицы, мы используем метод dot(). Узнайте больше о том, как работает numpy.dot .

Примечание: * используется для умножения массива (умножения соответствующих элементов двух массивов), а не умножения матрицы.

import numpy as np

A = np.array(, ])
B = np.array(, , ])
C = a.dot(B)
print(C)

''' 
Вывод:

 ]
'''

Транспонирование матрицы питон

Мы используем numpy.transpose для вычисления транспонирования матрицы.

import numpy as np

A = np.array(, , ])
print(A.transpose())

''' 
Вывод:

 ]
'''

Как видите, NumPy значительно упростил нашу задачу.

Логика реализации динамических массивов Python:

Если необходимо добавить список, скажем arr 1, размер которого больше размера текущего массива, то необходимо выполнить следующие действия:

• Выделите новый массив,скажем arr2, имеющий большую емкость
• Установите, for,1….n-1, где n-текущий номер элемента.
• Set, как теперь arr2-это наш новый список.
• Теперь просто добавьте новый элемент в arr1.

Давайте посмотрим на его реализацию в Python:

import ctypes 

class DynamicArray(object): 
	
	def __init__(self): 
	 
	 
	.make_array(self.capacity) 
		
	def __len__(self): 

		return self.n 
	
	def __getitem__(self, k): 

		if not 0 self.n: 
			print("please enter appropriate index..") 
			return
		
		if.capacity: 
			self._resize(2*self.capacity) 
			
		
		for i in range(self.n-1,index-1,-1): 
		.A 
			
		
	 
	


		
	def delete(self): 

		if: 
			print("Array is empty deletion not Possible") 
			return
		
	
	
	
	
	def removeAt(self,index): 
	

		if: 
			print("Array is empty deletion not Possible") 
			return
				
		if index<0 or.n: 
			return IndexError("Index out of bound....deletion not possible")		 
		
		if.n-1: 
		
		
			return		
		
		for i in range(index,self.n-1): 
		.A			 
			
		
	
	

		
	def _resize(self, new_cap): 

	.make_array(new_cap) 
		
		for k in range(self.n):  
		.A 
			
	 
	 
		
	def make_array(self, new_cap): 

		return (new_cap * ctypes.py_object)()

Объяснение:

Сначала мы создали класс динамического массива, который будет вести себя как список Python. Давайте подробно разберемся в различных функциях:

def __init__(self):

• self.n -> подсчитайте фактическое количество элементов
• self.capacity -> емкость по умолчанию установлена как 1
• <сильное>я.A -> массив с заданной емкостью

def __getitem__(self, k):

• Верните элемент в положение k
• Сначала он проверяет, находится ли позиция k в пределах массива
• Если он находится в пределах границы массива, возвращается элемент в этой позиции

def append(self, ele):

• Добавьте элемент в конец массива
• Если в массиве недостаточно доступной емкости, размер массива удваивается
• self.n устанавливается в индекс элемента и увеличивается

def _resize(self, new_cap):

• Измените размер массива до большего размера
• Объявите новый массив большего размера
• Ссылка на все существующие значения
• Вызовите новый больший массив
• Сброс емкости

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.

Использование только с условием

В отношении приведенного выше кода может возникнуть некоторая путаница, поскольку некоторые из вас могут подумать, что более интуитивно понятным способом было бы просто написать условие следующим образом:

import random
import numpy as np

a = np.random.randn(2, 3)
b = np.where(a > 0)
print(b)

Если вы сейчас попытаетесь запустить приведенный выше код, с этим изменением вы получите следующий результат:

(array(), array())

Если вы внимательно посмотрите, b теперь представляет собой кортеж из множества массивов. И в каждом массиве находится положительный элемент. Что это значит? Всякий раз, когда мы предоставляем только условие, эта функция фактически эквивалентна np.asarray.nonzero().

В нашем примере np.asarray (a> 0) вернет логический массив после применения условия, а np.nonzero (arr_like) вернет индексы ненулевых элементов arr_like.

Рассмотрим более простой пример:

import numpy as np

a = np.arange(10)

b = np.where(a < 5, a, a * 10)

print(a)
print(b)

Здесь условием является <5, что будет массивом типа numpy , x – это массив a, а y – массив a * 10. Итак, мы выбираем из только если a <5, и от a * 10, если a> 5.

Таким образом, все элементы> = 5 преобразуются путем умножения на 10. Это действительно то, что мы получаем!

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 modify elements?

Arrays in Python are mutable. They can be modified by the following syntax:

Object_name=value; 

Example:

import array as myarr 
a=myarr.array('b',) 
a=99 
print(a) 
 

Output:

array('b', ) 

We can also perform concatenation operations on arrays in Python.

Example:

import array as myarr 
first = myarr.array('b', ) 
second = myarr.array('b', ) 
numbers = myarr.array('b')   
numbers = first + second 
print(numbers)

Output:

array('b', )   

The above Python array example code concates two variables called «first» and «second». The result is stored in a variable called «number».

The last line of code is used to print two arrays.

Индексирование массивов

Когда ваши данные представлены с помощью массива NumPy, вы можете получить к ним доступ с помощью индексации.

Давайте рассмотрим несколько примеров доступа к данным с помощью индексации.

Одномерное индексирование

Как правило, индексирование работает так же, как вы ожидаете от своего опыта работы с другими языками программирования, такими как Java, C # и C ++.

Например, вы можете получить доступ к элементам с помощью оператора скобок [], указав индекс смещения нуля для значения, которое нужно получить.

При выполнении примера печатаются первое и последнее значения в массиве.

Задание целых чисел, слишком больших для границы массива, приведет к ошибке.

При выполнении примера выводится следующая ошибка:

Одно из ключевых отличий состоит в том, что вы можете использовать отрицательные индексы для извлечения значений, смещенных от конца массива.

Например, индекс -1 относится к последнему элементу в массиве. Индекс -2 возвращает второй последний элемент вплоть до -5 для первого элемента в текущем примере.

При выполнении примера печатаются последний и первый элементы в массиве.

Двумерное индексирование

Индексация двумерных данных аналогична индексации одномерных данных, за исключением того, что для разделения индекса для каждого измерения используется запятая.

Это отличается от языков на основе C, где для каждого измерения используется отдельный оператор скобок.

Например, мы можем получить доступ к первой строке и первому столбцу следующим образом:

При выполнении примера печатается первый элемент в наборе данных.

Если нас интересуют все элементы в первой строке, мы можем оставить индекс второго измерения пустым, например:

Это печатает первый ряд данных.