Funções Gerais de Criação de Arrays
NumPy também possui funções de criação de arrays que podem criar automaticamente um array com uma determinada forma (dimensões). Aqui estão as mais comuns:
zeros();ones();full().
zeros()
O nome desta função é autoexplicativo: ela cria um array de zeros com uma forma especificada. A forma do array é definida pelo parâmetro shape e pode ser um inteiro (tamanho de um array 1D) ou uma tupla de inteiros para arrays de dimensões superiores.
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)
Como pode ser observado, também é possível especificar o parâmetro dtype da mesma forma que foi feito para outros tipos de arrays.
ones()
Esta função é semelhante à função zeros(), mas em vez de um array de zeros, cria um array de uns.
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()
A função numpy.full() é semelhante às funções mencionadas acima, mas possui um segundo parâmetro, fill_value, para especificar o valor com o qual preencher o array. Seu primeiro parâmetro, shape, pode ser um inteiro ou uma tupla de inteiros:
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}')
Mais Aplicações
Todas essas funções possuem mais casos de uso do que simplesmente servirem como placeholders. Elas são frequentemente utilizadas diretamente em operações matemáticas em álgebra linear. Podem ser aplicadas em diversos campos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, como processamento de imagens.
Swipe to start coding
- Criação de um array unidimensional de zeros com tamanho
5e atribuição à variávelzeros_array_1d. - Criação de um array bidimensional de zeros com formato
2x4e atribuição à variávelzeros_array_2d. - Criação de um array unidimensional de uns com tamanho
3e atribuição à variávelones_array_1d. - Criação de um array bidimensional de uns com formato
2x3e atribuição à variávelones_array_2d. - Criação de um array bidimensional de setes com formato
2x2e atribuição à variávelsevens_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?
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NumPy também possui funções de criação de arrays que podem criar automaticamente um array com uma determinada forma (dimensões). Aqui estão as mais comuns:
zeros();ones();full().
zeros()
O nome desta função é autoexplicativo: ela cria um array de zeros com uma forma especificada. A forma do array é definida pelo parâmetro shape e pode ser um inteiro (tamanho de um array 1D) ou uma tupla de inteiros para arrays de dimensões superiores.
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)
Como pode ser observado, também é possível especificar o parâmetro dtype da mesma forma que foi feito para outros tipos de arrays.
ones()
Esta função é semelhante à função zeros(), mas em vez de um array de zeros, cria um array de uns.
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()
A função numpy.full() é semelhante às funções mencionadas acima, mas possui um segundo parâmetro, fill_value, para especificar o valor com o qual preencher o array. Seu primeiro parâmetro, shape, pode ser um inteiro ou uma tupla de inteiros:
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}')
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Todas essas funções possuem mais casos de uso do que simplesmente servirem como placeholders. Elas são frequentemente utilizadas diretamente em operações matemáticas em álgebra linear. Podem ser aplicadas em diversos campos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, como processamento de imagens.
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5e atribuição à variávelzeros_array_1d. - Criação de um array bidimensional de zeros com formato
2x4e atribuição à variávelzeros_array_2d. - Criação de um array unidimensional de uns com tamanho
3e atribuição à variávelones_array_1d. - Criação de um array bidimensional de uns com formato
2x3e atribuição à variávelones_array_2d. - Criação de um array bidimensional de setes com formato
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