Allgemeine Array-Erstellungsfunktionen
NumPy bietet auch Array-Erstellungsfunktionen, die automatisch ein Array mit einer bestimmten Form (Dimensionen) erzeugen können. Die gebräuchlichsten sind:
zeros();ones();full().
zeros()
Der Name dieser Funktion spricht für sich: Sie erzeugt ein Array aus Nullen mit einer angegebenen Form. Die Form des Arrays wird über den Parameter shape festgelegt und kann entweder eine Ganzzahl (Größe eines 1D-Arrays) oder ein Tupel von Ganzzahlen für höherdimensionale Arrays sein.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of zeros with 5 elements zeros_1d = np.zeros(5) print(zeros_1d) # Сreating a 1D array of zeros with specifying dtype zeros_1d_int = np.zeros(5, dtype=np.int8) print(zeros_1d_int) # Сreating a 2D array of zeros of shape 5x3 zeros_2d = np.zeros((5, 3)) print(zeros_2d)
Wie Sie sehen können, kann der Parameter dtype auf die gleiche Weise angegeben werden wie bei anderen Array-Typen.
ones()
Diese Funktion ähnelt der Funktion zeros(), aber anstelle eines Arrays aus Nullen erzeugt sie ein Array aus Einsen.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of ones with 5 elements ones_1d = np.ones(5) print(ones_1d) # Сreating a 1D array of ones with specifying dtype ones_1d_int = np.ones(5, dtype=np.int8) print(ones_1d_int) # Сreating a 2D array of ones of shape 5x3 ones_2d = np.ones((5, 3)) print(ones_2d)
full()
Die Funktion numpy.full() ähnelt den zuvor genannten Funktionen, verfügt jedoch über einen zweiten Parameter, fill_value, mit dem der Wert festgelegt wird, mit dem das Array gefüllt werden soll. Der erste Parameter, shape, kann entweder eine Ganzzahl oder ein Tupel von Ganzzahlen sein:
1234567import numpy as np # Сreate an array of fours of size 5 array_fours_1d = np.full(5, 4) # Сreate an array of fives of shape 4x2 array_fives_2d = np.full((4, 2), 5) print(f'1D fours array: {array_fours_1d}') print(f'2D fives array:\n{array_fives_2d}')
Weitere Anwendungen
Alle diese Funktionen haben mehr Anwendungsfälle als nur als Platzhalter zu dienen. Sie werden häufig direkt in mathematischen Operationen der linearen Algebra verwendet. Sie finden Anwendung in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens und Deep Learnings, wie zum Beispiel der Bildverarbeitung.
Swipe to start coding
- Erstellen eines eindimensionalen Arrays aus Nullen mit der Größe
5und Zuweisung zuzeros_array_1d. - Erstellen eines zweidimensionalen Arrays aus Nullen mit der Form
2x4und Zuweisung zuzeros_array_2d. - Erstellen eines eindimensionalen Arrays aus Einsen mit der Größe
3und Zuweisung zuones_array_1d. - Erstellen eines zweidimensionalen Arrays aus Einsen mit der Form
2x3und Zuweisung zuones_array_2d. - Erstellen eines zweidimensionalen Arrays aus Siebenen mit der Form
2x2und Zuweisung zusevens_array_2d.
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Can you explain the difference between zeros(), ones(), and full() in more detail?
What are some practical examples of using these functions in machine learning or image processing?
How do I choose the right dtype for my array?
Awesome!
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NumPy bietet auch Array-Erstellungsfunktionen, die automatisch ein Array mit einer bestimmten Form (Dimensionen) erzeugen können. Die gebräuchlichsten sind:
zeros();ones();full().
zeros()
Der Name dieser Funktion spricht für sich: Sie erzeugt ein Array aus Nullen mit einer angegebenen Form. Die Form des Arrays wird über den Parameter shape festgelegt und kann entweder eine Ganzzahl (Größe eines 1D-Arrays) oder ein Tupel von Ganzzahlen für höherdimensionale Arrays sein.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of zeros with 5 elements zeros_1d = np.zeros(5) print(zeros_1d) # Сreating a 1D array of zeros with specifying dtype zeros_1d_int = np.zeros(5, dtype=np.int8) print(zeros_1d_int) # Сreating a 2D array of zeros of shape 5x3 zeros_2d = np.zeros((5, 3)) print(zeros_2d)
Wie Sie sehen können, kann der Parameter dtype auf die gleiche Weise angegeben werden wie bei anderen Array-Typen.
ones()
Diese Funktion ähnelt der Funktion zeros(), aber anstelle eines Arrays aus Nullen erzeugt sie ein Array aus Einsen.
12345678910import numpy as np # Сreating a 1D array of ones with 5 elements ones_1d = np.ones(5) print(ones_1d) # Сreating a 1D array of ones with specifying dtype ones_1d_int = np.ones(5, dtype=np.int8) print(ones_1d_int) # Сreating a 2D array of ones of shape 5x3 ones_2d = np.ones((5, 3)) print(ones_2d)
full()
Die Funktion numpy.full() ähnelt den zuvor genannten Funktionen, verfügt jedoch über einen zweiten Parameter, fill_value, mit dem der Wert festgelegt wird, mit dem das Array gefüllt werden soll. Der erste Parameter, shape, kann entweder eine Ganzzahl oder ein Tupel von Ganzzahlen sein:
1234567import numpy as np # Сreate an array of fours of size 5 array_fours_1d = np.full(5, 4) # Сreate an array of fives of shape 4x2 array_fives_2d = np.full((4, 2), 5) print(f'1D fours array: {array_fours_1d}') print(f'2D fives array:\n{array_fives_2d}')
Weitere Anwendungen
Alle diese Funktionen haben mehr Anwendungsfälle als nur als Platzhalter zu dienen. Sie werden häufig direkt in mathematischen Operationen der linearen Algebra verwendet. Sie finden Anwendung in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens und Deep Learnings, wie zum Beispiel der Bildverarbeitung.
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5und Zuweisung zuzeros_array_1d. - Erstellen eines zweidimensionalen Arrays aus Nullen mit der Form
2x4und Zuweisung zuzeros_array_2d. - Erstellen eines eindimensionalen Arrays aus Einsen mit der Größe
3und Zuweisung zuones_array_1d. - Erstellen eines zweidimensionalen Arrays aus Einsen mit der Form
2x3und Zuweisung zuones_array_2d. - Erstellen eines zweidimensionalen Arrays aus Siebenen mit der Form
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