Различные методы ввода массивов Numpy в Python

“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:

  1. 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)
  2. 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()и numpy.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]
  3. Загрузка данных из файла: NumPy предоставляет функции для загрузки данных из файлов, такие как numpy.loadtxt()и numpy.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
  4. 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.