Введение
Numpy - это пакет для Python, который предоставляет высокую производительность и эффективность при работе с массивами, по сравнению с обычными списками Python. В этой статье мы рассмотрим основные методы этой библиотеки.
Установка NumPy
Чтобы установить NumPy воспользуйтесь командной строкой.
Убедитесь, что у вас установлен Python. Для этого введите python --version, если Python уже установлен, вы увидите версию Python. В противном случае вам необходимо установить Python перед установкой NumPy. Для установки NumPy введите следующую команду: pip install numpy.
Импортирование NumPy
При работе с библиотекой NumPy всегда необходимо добавлять следующую строку в начало кода: import numpy as np. Это стандартное соглашение, чтобы облегчить доступ к функциям NumPy и предотвратить конфликты имен с другими библиотеками или с уже существующими переменными.
Основные функции и методы
Создание массива - np.array()
Создание одномерного массива чисел с заданным интервалом - np.arange()
Определение типа данных - dtype
Вычисление количества элементов в массиве - size
Информация о форме массива - shape
Изменение формы массива - np.reshape()
Создание массива случайных целых чисел в заданном диапазоне - np.random.randint()
Создание массива случайных чисел из равномерного распределения на интервале от 0 до 1 - np.random.random()
Нахождение максимального и минимального значения массива - np.max() и np.min()
Создание массива заполненного нулями - np.zeros()
Создание массива заполненного единицами - np.ones()
Создание массива заданной формы и типа - np.full()
Вычисление суммы элементов массива или по указанной оси - np.sum()
Объединение нескольких массивов - np.concatenate()
Вычисление среднего значения массива или по указанной оси - np.mean()
Вычисление стандартного отклонения - np.std()
Заключение
Использование массивов в качестве индексов в Numpy - это незаменимая фишка, которую не все знают. Она позволяет нам создавать сложные условия и фильтровать массивы, что делает работу с данными более гибкой и удобной. Попробуйте использовать этот прием в своих проектах и узнайте, насколько он может упростить ваши задачи!
Не забудьте подписаться на канал, чтобы не пропустить много интересного и полезного контента, посвящённого работе с данными!
