Creazione di Array a Dimensioni Superiori
Array 2D
Creiamo ora un array di dimensione superiore, ovvero un array 2D:
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}')
Fondamentalmente, la creazione di un array NumPy a dimensione superiore consiste nel passare una lista a dimensione superiore come argomento della funzione array().
Qualsiasi oggetto array di NumPy è chiamato un ndarray.
Ecco una visualizzazione del nostro array 2D:
Possiamo considerarlo come una matrice 2x3.
Array 3D
La creazione di array 3D è quasi identica alla creazione di array 2D. L'unica differenza è che ora è necessario passare una lista 3D come argomento:
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}')
Tuttavia, la visualizzazione di un array 3D è leggermente più complessa, ma è comunque possibile:
L'array è 3x3x3, motivo per cui abbiamo un cubo con ciascun lato uguale a 3.
In pratica, il metodo per gestire array 3D e di dimensioni superiori non differisce da quello utilizzato per gli array 2D.
Swipe to start coding
Creazione di un array 2D utilizzando liste. Questo array può avere un numero qualsiasi di righe e colonne, con valori arbitrari.
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What are some common operations you can perform on 2D and 3D arrays?
Can you explain how to access specific elements in a 2D or 3D array?
How do you reshape or modify the dimensions of a NumPy array?
Awesome!
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Array 2D
Creiamo ora un array di dimensione superiore, ovvero un array 2D:
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}')
Fondamentalmente, la creazione di un array NumPy a dimensione superiore consiste nel passare una lista a dimensione superiore come argomento della funzione array().
Qualsiasi oggetto array di NumPy è chiamato un ndarray.
Ecco una visualizzazione del nostro array 2D:
Possiamo considerarlo come una matrice 2x3.
Array 3D
La creazione di array 3D è quasi identica alla creazione di array 2D. L'unica differenza è che ora è necessario passare una lista 3D come argomento:
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}')
Tuttavia, la visualizzazione di un array 3D è leggermente più complessa, ma è comunque possibile:
L'array è 3x3x3, motivo per cui abbiamo un cubo con ciascun lato uguale a 3.
In pratica, il metodo per gestire array 3D e di dimensioni superiori non differisce da quello utilizzato per gli array 2D.
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