Зміст курсу

Вступ до NumPy

1. Початок Роботи з NumPy

Що таке NumPy?Функція array()Basic Array Creation Quiz

2. Розмірності в Масивах

Одновимірні Масиви Математичні Операції з Одновимірними Масивами Двовимірні масиви Тривимірні масиви Челендж

3. Індексування та Зрізи

Доступ до Елементів Масиву Челендж: Зіставте Математичні Операції Доступ до 2-вимірних та 3-вимірних Масивів Челендж: Зіставте Зрізи Від'ємна Індексація Челендж: Зіставте Індекси Челендж: Отримайте Одновимірний Масив, Використовуючи Зріз і Тільки Додатні Індекси Челендж: Отримайте Одновимірний Масив, Використовуючи Лише Від'ємні Індекси

4. Важливі Функції

Зміна Розмірності Масиву Розгортання Масивів Об'єднання Масивів Сортування Масивів Копіювання Масивів

Зміна Розмірності Масиву

Іноді виникають ситуації, коли нам потрібно якось змінити наш масив, наприклад, змінити розмір масиву або перейти від масиву однієї розмірності до масиву іншої розмірності, але з тими ж даними, які використовувалися спочатку. Але не завжди зручно створювати масив з нуля, тому деякі функції модифікують масив так, як нам потрібно.

Давайте розглянемо деякі з них:

np.reshape() - ця функція змінює форму (розмірність) N-вимірного масиву, зберігаючи загальну кількість елементів незмінною;
np.transpose() - функція транспонує масив, фактично міняючи місцями його осі;
np.concatenate() - створює новий масив шляхом конкатенації масивів один за одним вздовж вказаної осі;
np.resize() - ця функція використовується для зміни розміру масиву, створюючи копію вихідного масиву із вказаним розміром.

Перетворення одновимірного масиву у двовимірний:


              123456
            
import numpy as np

array  = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
new_array = array.reshape(4, 3)

print(new_array)

Перетворення одновимірного масиву у тривимірний:


              123456
            
import numpy as np

array  = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
new_array = array.reshape(2, 3, 2)

print(new_array)

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Секція 4. Розділ 1

Зміна Розмірності Масиву

Давайте розглянемо деякі з них:

np.reshape() - ця функція змінює форму (розмірність) N-вимірного масиву, зберігаючи загальну кількість елементів незмінною;
np.transpose() - функція транспонує масив, фактично міняючи місцями його осі;
np.concatenate() - створює новий масив шляхом конкатенації масивів один за одним вздовж вказаної осі;
np.resize() - ця функція використовується для зміни розміру масиву, створюючи копію вихідного масиву із вказаним розміром.

Перетворення одновимірного масиву у двовимірний:


              123456
            
import numpy as np

array  = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
new_array = array.reshape(4, 3)

print(new_array)

Перетворення одновимірного масиву у тривимірний:


              123456
            
import numpy as np

array  = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
new_array = array.reshape(2, 3, 2)

print(new_array)

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Все було зрозуміло?

Секція 4. Розділ 1

Зміна Розмірності Масиву

Давайте розглянемо деякі з них:

np.reshape() - ця функція змінює форму (розмірність) N-вимірного масиву, зберігаючи загальну кількість елементів незмінною;
np.transpose() - функція транспонує масив, фактично міняючи місцями його осі;
np.concatenate() - створює новий масив шляхом конкатенації масивів один за одним вздовж вказаної осі;
np.resize() - ця функція використовується для зміни розміру масиву, створюючи копію вихідного масиву із вказаним розміром.

Перетворення одновимірного масиву у двовимірний:


              123456
            
import numpy as np

array  = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
new_array = array.reshape(4, 3)

print(new_array)

Перетворення одновимірного масиву у тривимірний:


              123456
            
import numpy as np

array  = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
new_array = array.reshape(2, 3, 2)

print(new_array)

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Все було зрозуміло?

Давайте розглянемо деякі з них:

np.reshape() - ця функція змінює форму (розмірність) N-вимірного масиву, зберігаючи загальну кількість елементів незмінною;
np.transpose() - функція транспонує масив, фактично міняючи місцями його осі;
np.concatenate() - створює новий масив шляхом конкатенації масивів один за одним вздовж вказаної осі;
np.resize() - ця функція використовується для зміни розміру масиву, створюючи копію вихідного масиву із вказаним розміром.

Перетворення одновимірного масиву у двовимірний:


              123456
            
import numpy as np

array  = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
new_array = array.reshape(4, 3)

print(new_array)

Перетворення одновимірного масиву у тривимірний:


              123456
            
import numpy as np

array  = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
new_array = array.reshape(2, 3, 2)

print(new_array)

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Секція 4. Розділ 1