NumPy — это мощная библиотека Python, обеспечивающая поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также широкий спектр математических функций для работы с этими массивами. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы, доступные в классе ndarray NumPy, который является фундаментальной структурой данных для обработки массивов. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным программистом Python, это руководство поможет вам повысить уровень ваших навыков NumPy.

1. Создание ndarrays:
   Одним из первых шагов в работе с NumPy является создание ndarrays. Вот несколько часто используемых методов:

import numpy as np
# Creating an ndarray from a Python list
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
arr_from_list = np.array(my_list)
# Creating an ndarray using arange
arr_range = np.arange(0, 10, 2)
# Creating an ndarray with random values
arr_random = np.random.rand(3, 3)
# Creating an empty ndarray
arr_empty = np.empty((2, 2))

2. Манипуляции с массивами:
   NumPy предоставляет несколько методов для управления массивами. Давайте рассмотрим некоторые из них:

# Reshaping an array
arr = np.arange(9)
reshaped_arr = arr.reshape((3, 3))
# Flattening an array
flattened_arr = reshaped_arr.flatten()
# Transposing an array
transposed_arr = reshaped_arr.T
# Concatenating arrays
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
concatenated_arr = np.concatenate((arr1, arr2))

3. Математические операции:
   NumPy предоставляет широкий спектр математических функций, которые можно выполнять с ndarrays. Вот несколько примеров:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Sum of all elements in an array
array_sum = np.sum(arr)
# Element-wise multiplication
multiplied_arr = arr * 2
# Dot product of two arrays
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
dot_product = np.dot(arr1, arr2)
# Finding the maximum and minimum values
max_value = np.max(arr)
min_value = np.min(arr)

4. Индексирование и нарезка:
   NumPy позволяет получать доступ к определенным элементам или подмножествам ndarrays и манипулировать ими с помощью методов индексации и нарезки:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Accessing a specific element
element = arr[2]
# Slicing an array
sub_arr = arr[1:4]
# Conditional indexing
conditional_arr = arr[arr > 3]

В этой статье мы рассмотрели некоторые основные методы, предоставляемые классом ndarray NumPy. Понимание и освоение этих методов значительно повысят ваши способности работать с массивами и эффективно выполнять сложные математические операции. NumPy – универсальная библиотека. Изучение ее обширных функций откроет бесчисленные возможности для анализа данных, научных вычислений и проектов машинного обучения.