“Входной массив Numpy”
Когда дело доходит до работы с массивами в Python, библиотека NumPy является мощным инструментом. Чтобы ввести массив numpy, вы можете использовать различные методы в зависимости от вашего источника данных и требований. Вот несколько методов, которые вы можете использовать для ввода массива numpy:
-
Создание массива из списка Python. Вы можете использовать функцию
numpy.array()для создания массива numpy из списка Python. Например:import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.array(my_list) -
Генерация массивов с помощью встроенных функций: NumPy предоставляет несколько функций для создания массивов с определенными шаблонами или значениями. Некоторые часто используемые функции включают
numpy.zeros(),numpy.ones()иnumpy.arange(). Например:import numpy as np zeros_array = np.zeros((3, 4)) # Creates a 3x4 array of zeros ones_array = np.ones((2, 2)) # Creates a 2x2 array of ones range_array = np.arange(0, 10, 2) # Creates a 1D array with values [0, 2, 4, 6, 8] -
Загрузка данных из файла: NumPy предоставляет функции для загрузки данных из файлов, такие как
numpy.loadtxt()иnumpy.genfromtxt(). Эти функции могут читать данные из текстовых файлов, файлов CSV и т. д. Например:import numpy as np data_array = np.loadtxt('data.txt') # Loads data from a text file csv_array = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',') # Loads data from a CSV file -
Преобразование из других структур данных. Вы можете конвертировать данные из других структур данных Python, таких как кортежи или кадры данных Pandas, в массивы numpy, используя функцию
numpy.asarray(). Например:import numpy as np import pandas as pd my_tuple = (1, 2, 3) tuple_array = np.asarray(my_tuple) df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df_array = np.asarray(df)
Это всего лишь несколько методов, которые вы можете использовать для ввода массива numpy в Python. Обязательно выберите подходящий метод в зависимости от вашего конкретного варианта использования и источника данных.