Створення Багатовимірних Масивів
Двовимірні масиви
Тепер створимо масив вищої вимірності, а саме двовимірний масив:
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}')
Створення багатовимірного масиву NumPy передбачає передачу багатовимірного списку як аргументу функції array().
Будь-який об'єкт масиву NumPy називається ndarray.
Ось візуалізація нашого 2D-масиву:
Ми можемо розглядати його як 2x3 матрицю.
3D масив
Створення 3D масивів майже ідентичне створенню 2D масивів. Єдина відмінність полягає в тому, що тепер необхідно передати 3D список як аргумент:
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}')
Однак візуалізація 3D масиву є дещо складнішою, але все ж можлива:
Масив має розмір 3x3x3, тому ми отримуємо куб з довжиною кожної сторони 3.
На практиці робота з тривимірними та багатовимірними масивами не відрізняється від роботи з двовимірними масивами.
Swipe to start coding
Створення двовимірного масиву за допомогою списків. Масив може містити будь-яку кількість рядків і стовпців з довільними значеннями.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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!
Completion rate improved to 3.7Створення Багатовимірних Масивів
Свайпніть щоб показати меню
Двовимірні масиви
Тепер створимо масив вищої вимірності, а саме двовимірний масив:
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}')
Створення багатовимірного масиву NumPy передбачає передачу багатовимірного списку як аргументу функції array().
Будь-який об'єкт масиву NumPy називається ndarray.
Ось візуалізація нашого 2D-масиву:
Ми можемо розглядати його як 2x3 матрицю.
3D масив
Створення 3D масивів майже ідентичне створенню 2D масивів. Єдина відмінність полягає в тому, що тепер необхідно передати 3D список як аргумент:
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}')
Однак візуалізація 3D масиву є дещо складнішою, але все ж можлива:
Масив має розмір 3x3x3, тому ми отримуємо куб з довжиною кожної сторони 3.
На практиці робота з тривимірними та багатовимірними масивами не відрізняється від роботи з двовимірними масивами.
Swipe to start coding
Створення двовимірного масиву за допомогою списків. Масив може містити будь-яку кількість рядків і стовпців з довільними значеннями.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
