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Ultimatives Numpy
Ultimatives Numpy
Allgemeine Array-Erstellungsfunktionen
NumPy hat auch Funktionen zur Erstellung von Arrays, die automatisch ein Array einer gegebenen Form (Dimensionen) erstellen können. Hier sind die gebräuchlichsten:
zeros();ones();full().
zeros()
Der Name dieser Funktion spricht für sich: Sie erstellt ein Array von Nullen einer gegebenen Form. Die Form des Arrays wird über den shape-Parameter angegeben und kann entweder ein Integer (Größe eines 1D-Arrays) oder ein Tupel von Integern für höherdimensionale Arrays sein.
import 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, können wir auch den dtype-Parameter auf die gleiche Weise angeben, wie wir es für andere Arten von Arrays getan haben.
ones()
Diese Funktion ist ähnlich der zeros()-Funktion, aber anstelle eines Arrays von Nullen erstellt sie ein Array von Einsen.
import 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() ist ähnlich wie die oben genannten Funktionen, hat jedoch einen zweiten Parameter, fill_value, um den Wert anzugeben, mit dem das Array gefüllt werden soll. Ihr erster Parameter, shape, kann entweder ein Integer oder ein Tupel von Integern sein:
import 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 in der linearen Algebra verwendet. Sie können in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens und des Deep Learnings angewendet werden, wie zum Beispiel in der Bildverarbeitung.
Swipe to start coding
- Erstellen Sie ein eindimensionales Array von Nullen mit einer Größe von
5und weisen Sie eszeros_array_1dzu. - Erstellen Sie ein zweidimensionales Array von Nullen mit einer Form von
2x4und weisen Sie eszeros_array_2dzu. - Erstellen Sie ein eindimensionales Array von Einsen mit einer Größe von
3und weisen Sie esones_array_1dzu. - Erstellen Sie ein zweidimensionales Array von Einsen mit einer Form von
2x3und weisen Sie esones_array_2dzu. - Erstellen Sie ein zweidimensionales Array von Siebenen mit einer Form von
2x2und weisen Sie essevens_array_2dzu.
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!
Allgemeine Array-Erstellungsfunktionen
NumPy hat auch Funktionen zur Erstellung von Arrays, die automatisch ein Array einer gegebenen Form (Dimensionen) erstellen können. Hier sind die gebräuchlichsten:
zeros();ones();full().
zeros()
Der Name dieser Funktion spricht für sich: Sie erstellt ein Array von Nullen einer gegebenen Form. Die Form des Arrays wird über den shape-Parameter angegeben und kann entweder ein Integer (Größe eines 1D-Arrays) oder ein Tupel von Integern für höherdimensionale Arrays sein.
import 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, können wir auch den dtype-Parameter auf die gleiche Weise angeben, wie wir es für andere Arten von Arrays getan haben.
ones()
Diese Funktion ist ähnlich der zeros()-Funktion, aber anstelle eines Arrays von Nullen erstellt sie ein Array von Einsen.
import 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() ist ähnlich wie die oben genannten Funktionen, hat jedoch einen zweiten Parameter, fill_value, um den Wert anzugeben, mit dem das Array gefüllt werden soll. Ihr erster Parameter, shape, kann entweder ein Integer oder ein Tupel von Integern sein:
import 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 in der linearen Algebra verwendet. Sie können in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens und des Deep Learnings angewendet werden, wie zum Beispiel in der Bildverarbeitung.
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- Erstellen Sie ein eindimensionales Array von Nullen mit einer Größe von
5und weisen Sie eszeros_array_1dzu. - Erstellen Sie ein zweidimensionales Array von Nullen mit einer Form von
2x4und weisen Sie eszeros_array_2dzu. - Erstellen Sie ein eindimensionales Array von Einsen mit einer Größe von
3und weisen Sie esones_array_1dzu. - Erstellen Sie ein zweidimensionales Array von Einsen mit einer Form von
2x3und weisen Sie esones_array_2dzu. - Erstellen Sie ein zweidimensionales Array von Siebenen mit einer Form von
2x2und weisen Sie essevens_array_2dzu.
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