|
Har xil turdagi massivlarni yaratishning ko'plab usullari mavjud
|
| bet | 16/19 | | Sana | 21.05.2024 | | Hajmi | 4,74 Mb. | | #248315 |
Bog'liq 1- maruzaHar xil turdagi massivlarni yaratishning ko'plab usullari mavjud. Biz ushbu dars davomida kerak bo'lganda ushbu usullarni ko'rib chiqamiz. Ndarray yaratish uchun quyidagi buyruqlarni bajaring: >>> x=np.array([1,2,3]) >>> x array([1, 2, 3]) >>> y=arange(10) >>> y=np.arange(10) >>> y array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) Quyida kvadratni hisoblash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan kod mavjudmassivning har bir elementi: >>> a**2 array ([ 1, 9, 36, 81], dtype=int32)
NumPy qanday ishlaydi
Birinchidan, NumPy ishlov beradigan massivlarning tuzilishini ko'rib chiqaylik.
Bir hil ikki o'lchovli massivni ko'rib chiqaylik.
Bu oddiy jadvalga o'xshaydi - ikkita qiymat o'qi va ichidagi yacheyka (massiv elementlari). Agar uchinchi o'q paydo bo'lsa, massiv uch o'lchamli bo'ladi.
Muhim shart shundaki, barcha elementlar bir xil ma'lumotlar turiga ega bo'lishi kerak, masalan, faqat butun sonlar.
Ikki o'lchovli massivni vizuallashtirishga misol
Albatta, NumPy kutubxonasi ikki o'lchovli massivlardan tashqari, turli xil o'qlar soniga ega boshqalarni ham qayta ishlaydi. Bu o'zgaruvchanlik matematik masaladagi har qanday o'zgaruvchi kabi N soni bilan belgilanadi. Shuning uchun NumPy odatda N o'lchovli ma'lumotlar massivlari bilan ishlaydi deb aytiladi.
Ndarraylar bilan asosiy amallarEndi linspace() funksiyasi haqida bilib olishimiz kerak. Bu uchta parametrni oladi - start_num, end_num va count. Bu start_num dan boshlanib, end_num bilan tugaydigan teng masofadagi nuqtalarga ega massiv hosil qiladi. Siz quyidagi misolni sinab ko'rishingiz mumkin:
>>> y=np.arange(10)
>>> y
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a=np.array([1,3,6,9])
>>> a
array([1, 3, 6, 9])
>>> b=np.linspace(0,15,4)
>>> b
array([ 0., 5., 10., 15.])
|
| |
