Erstellung Höherdimensionaler Arrays
2D-Arrays
Nun wird ein Array mit höherer Dimension erstellt, nämlich ein 2D-Array:
1234import numpy as np # Creating a 2D array array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(f'2-dimensional array: \n{array_2d}')
Im Wesentlichen wird ein höherdimensionales NumPy-Array erstellt, indem eine höherdimensionale Liste als Argument an die Funktion array() übergeben wird.
Jedes NumPy-Array-Objekt wird als ndarray bezeichnet.
Hier ist eine Visualisierung unseres 2D-Arrays:
Man kann es als eine 2x3 Matrix betrachten.
3D-Array
Das Erstellen von 3D-Arrays ist nahezu identisch mit dem Erstellen von 2D-Arrays. Der einzige Unterschied besteht darin, dass nun eine 3D-Liste als Argument übergeben werden muss:
12345678import numpy as np # Creating a 3D array array_3d = np.array([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]], [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]] ]) print(f'3-dimensional array: \n{array_3d}')
Die Visualisierung eines 3D-Arrays ist jedoch etwas komplexer, aber dennoch möglich:
Das Array ist 3x3x3, weshalb wir einen Würfel mit jeder Seite gleich 3 haben.
In der Praxis unterscheidet sich der Umgang mit 3D- und höherdimensionalen Arrays nicht vom Umgang mit 2D-Arrays.
Swipe to start coding
Erstellung eines 2D-Arrays mithilfe von Listen. Dieses Array kann eine beliebige Anzahl von Zeilen und Spalten mit beliebigen Werten enthalten.
Lösung
Danke für Ihr Feedback!
single
Fragen Sie AI
Fragen Sie AI
Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen
Awesome!
Completion rate improved to 3.7Erstellung Höherdimensionaler Arrays
Swipe um das Menü anzuzeigen
2D-Arrays
Nun wird ein Array mit höherer Dimension erstellt, nämlich ein 2D-Array:
1234import numpy as np # Creating a 2D array array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(f'2-dimensional array: \n{array_2d}')
Im Wesentlichen wird ein höherdimensionales NumPy-Array erstellt, indem eine höherdimensionale Liste als Argument an die Funktion array() übergeben wird.
Jedes NumPy-Array-Objekt wird als ndarray bezeichnet.
Hier ist eine Visualisierung unseres 2D-Arrays:
Man kann es als eine 2x3 Matrix betrachten.
3D-Array
Das Erstellen von 3D-Arrays ist nahezu identisch mit dem Erstellen von 2D-Arrays. Der einzige Unterschied besteht darin, dass nun eine 3D-Liste als Argument übergeben werden muss:
12345678import numpy as np # Creating a 3D array array_3d = np.array([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]], [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]] ]) print(f'3-dimensional array: \n{array_3d}')
Die Visualisierung eines 3D-Arrays ist jedoch etwas komplexer, aber dennoch möglich:
Das Array ist 3x3x3, weshalb wir einen Würfel mit jeder Seite gleich 3 haben.
In der Praxis unterscheidet sich der Umgang mit 3D- und höherdimensionalen Arrays nicht vom Umgang mit 2D-Arrays.
Swipe to start coding
Erstellung eines 2D-Arrays mithilfe von Listen. Dieses Array kann eine beliebige Anzahl von Zeilen und Spalten mit beliebigen Werten enthalten.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
single
