NumPy Tạo Mảng
Tạo một đối tượng ndarray NumPy
NumPy được sử dụng để làm việc với các mảng. Đối tượng mảng trong NumPy được gọi
ndarray.
ndarrayChúng ta có thể tạo một đối tượng NumPy
bằng cách sử dụng array()hàm.
Thí dụ
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print(type(arr))
type (): Hàm Python tích hợp sẵn này cho chúng ta biết kiểu của đối tượng được truyền cho nó. Giống như trong đoạn mã trên, nó cho thấy đó arrlà
numpy.ndarrayloại.
Để tạo một ndarray, chúng ta có thể chuyển một danh sách, tuple hoặc bất kỳ đối tượng giống mảng nào vào array()
phương thức và nó sẽ được chuyển đổi thành
ndarray:
Thí dụ
Sử dụng một bộ tuple để tạo một mảng NumPy:
import numpy as np
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
print(arr)
Kích thước trong Mảng
Một thứ nguyên trong mảng là một mức độ sâu của mảng (các mảng lồng nhau).
mảng lồng nhau: là mảng có mảng là phần tử của chúng.
Mảng 0-D
Mảng 0-D, hoặc Scalars, là các phần tử trong một mảng. Mỗi giá trị trong một mảng là một mảng 0-D.
Thí dụ
Tạo mảng 0-D với giá trị 42
import numpy as np
arr = np.array(42)
print(arr)
Mảng 1-D
Mảng có mảng 0-D làm phần tử của nó được gọi là mảng đơn chiều hoặc 1-D.
Đây là những mảng cơ bản và phổ biến nhất.
Thí dụ
Tạo mảng 1-D chứa các giá trị 1,2,3,4,5:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
Mảng 2-D
Mảng có mảng 1-D làm phần tử của nó được gọi là mảng 2-D.
Chúng thường được sử dụng để biểu diễn ma trận hoặc tenxơ bậc 2.
NumPy có toàn bộ mô-đun con dành riêng cho các hoạt động ma trận được gọi là
numpy.mat
Thí dụ
Tạo một mảng 2-D chứa hai mảng với các giá trị 1,2,3 và 4,5,6:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
Mảng 3-D
Mảng có mảng 2-D (ma trận) làm phần tử của nó được gọi là mảng 3-D.
Chúng thường được sử dụng để đại diện cho một tensor bậc 3.
Thí dụ
Tạo mảng 3-D với hai mảng 2-D, cả hai đều chứa hai mảng có các giá trị 1,2,3 và 4,5,6:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(arr)
Kiểm tra số thứ nguyên?
NumPy Arrays cung cấp ndimthuộc tính trả về một số nguyên cho chúng ta biết mảng có bao nhiêu kích thước.
Thí dụ
Kiểm tra xem các mảng có bao nhiêu thứ nguyên:
import numpy as np
a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)
Mảng thứ nguyên cao hơn
Một mảng có thể có bất kỳ số thứ nguyên nào.
Khi mảng được tạo, bạn có thể xác định số thứ nguyên bằng cách sử dụng ndminđối số.
Thí dụ
Tạo một mảng có 5 thứ nguyên và xác minh rằng nó có 5 thứ nguyên:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('number of dimensions :', arr.ndim)
Trong mảng này, chiều trong cùng (ô sáng thứ 5) có 4 phần tử, ô mờ thứ 4 có 1 phần tử là vectơ, ô mờ thứ 3 có 1 phần tử là ma trận với vectơ, ô mờ thứ 2 có 1 phần tử là mảng 3D và Dim thứ 1 có 1 phần tử là mảng 4D.