1.Numpy Numpy: utile lorsque vous travaillez avec des tableaux multidimensionnels dans les modules d'extension Python
J'ai toujours moins de mémoire que les gens, c'est ça? Que dis-tu de ça? Dans l'état Chaque fois que j'y tomberai, je chercherai avec le même mot de recherche, donc je vais en prendre note à cette occasion.
L'environnement utilise l'environnement créé dans l'article précédent. → Préparation au développement python sur Windows 10
2.list to Numpy
Comment convertir une liste Python en un tableau Numpy
import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) #Créer un tableau NumPy à partir d'une liste Python
print(a)
Résultat d'exécution
[0 1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>
print(type(a))
Résultat d'exécution
<class 'numpy.ndarray'>
import numpy as np
b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #Créer un tableau bidimensionnel de NumPy à partir d'une double liste
print(b)
Résultat d'exécution
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print(b.shape) #Obtenez la forme comme un taple avec la forme (nombre de lignes, nombre de colonnes)
Résultat d'exécution
(2, 3)
import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #Un tableau bidimensionnel
print(a)
#[[0 1 2]
# [3 4 5]]
print(a + 10) #Ajouter 10 à chaque élément
# [[10 11 12]
# [13 14 15]]
print(a * 10) #Multipliez chaque élément par 10
#[[ 0 10 20]
# [30 40 50]]
Arithmétique entre les tableaux
b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) #Un tableau bidimensionnel
c = np.array([[2, 0, 1], [5, 3, 4]]) #Un tableau bidimensionnel
print(b)
print("--------------")
print(c)
print("--------------")
print(b + c)
print("--------------")
print(b * c)
Résultat d'exécution
[[0 1 2]
[3 4 5]]
--------------
[[2 0 1]
[5 3 4]]
--------------
[[2 1 3]
[8 7 9]]
--------------
[[ 0 0 2]
[15 12 20]]
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