NumPy ndarray: Complete Guide | Learn with Examples

NumPy ndarray - это многомерный массив, который позволяет хранить и оперировать данными, представленными в виде числовых массивов. Он описывает набор числовых значений, которые упорядочены в виде равномерной сетки. Numpy ndarray имеет множество функций и методов для выполнения различных операций с данными, включая арифметические операции, операции логического сравнения, сортировку, фильтрацию и многое другое.

Рассмотрим пример создания ndarray массива:

import numpy as np

# Создание одномерного ndarray массива

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr1)

# Создание двумерного ndarray массива

arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr2)

Как видно из примера, создание массива осуществляется при помощи функции np.array(), которой передается список или кортеж чисел. Также можно создавать многомерные массивы, передавая список из списков.

Операции с массивами в NumPy ndarray могут выполняться с использованием разнообразных функций и методов.

Рассмотрим пример умножения двух ndarray массивов:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

c = np.dot(a, b)

print(c)

Результатом выполнения данного примера является ndarray массив, полученный умножением массива a на массив b при помощи метода np.dot().

В NumPy также можно выполнить различные математические операции с корректной обработкой элементов массива, в том числе сложение, вычитание, умножение и деление.

Рассмотрим пример:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

b = np.array([4, 5, 6])

c = a + b

print(c)

d = a - b

print(d)

e = a * b

print(e)

f = a / b

print(f)

Как видно из примера, при выполнении арифметических операций с ndarray массивами, результатом является новый ndarray массив, содержащий результат операции над элементами исходных массивов.

Также NumPy ndarray предоставляет удобный интерфейс для фильтрации данных.

Рассмотрим пример:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

b = a[a < 3]

print(b)

Результатом операции будет массив b, содержащий элементы массива a, которые меньше 3.

Таким образом, NumPy ndarray представляет собой основной инструмент для хранения и оперирования массивами данных в языке программирования Python, и обладает высокой эффективностью при выполнении различных операций с данными в памяти.