NP Array: The Ultimate Data Structure for Python Programming

np.array - это функция библиотеки NumPy, которая используется для создания массивов. Массивы NumPy имеют множество преимуществ перед стандартными Python-списками, включая более быструю обработку и использование меньшего количества памяти.

Пример создания одномерного массива из списка:

python
import numpy as np
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)
print(my_array)
# Output: [1 2 3 4 5]

Пример создания двумерного массива из двух списков:

python
import numpy as np
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
my_array = np.array([list1, list2])
print(my_array)
# Output: 
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

Также можно создавать массивы заданного размера и формы. Например, создадим массив из нулей размером 3x4:

python
import numpy as np
my_array = np.zeros((3, 4))
print(my_array)
# Output: 
# [[0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]]

Можно также создавать массивы заданной формы из случайных чисел:

python
import numpy as np
my_array = np.random.rand(2, 3)
print(my_array)
# Output: 
# [[0.16786281 0.19647224 0.20724737]
#  [0.58650989 0.72941997 0.84506685]]

Таким образом, np.array позволяет создавать массивы различных размеров, форм и типов элементов. Это делает обработку и анализ данных более эффективной и удобной.