cheatsheets

NumPy

← Назад к перечню шпаргалок

---

Работа с NumPy

import numpy as np

Вектор

data = [1, 2, 3, 4, 5]

arr = np.array(data) # создание из list

print(arr)        # [1 2 3 4 5]
print(arr.shape)  # (5,)
print(arr.dtype)  # int64
print(arr.ndim)   # 1

Типы данных NumPy:

Тип	Описание
np.int64	Signed 64-bit integer types
np.float32	Standard double-precision floating point
np.complex	Complex numbers represented by 128 floats>
np.bool	Boolean type storing TRUE and FALSE values
np.object	Python object type
np.string_	Fixed-length string type>
np.unicode_	Fixed-length unicode type

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float) # задаём явно тип данных

print(arr)        # [1. 2. 3. 4. 5.]
print(arr.shape)  # (5,)
print(arr.dtype)  # float64
print(arr.ndim)   # 1
print(len(arr))   # 5
print(arr.size)   # 5

astype

rr = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float)

arr = arr.astype(np.int64) # приводим все элементы к типу int64

print(arr)       # [1 2 3 4 5]
print(arr.dtype) # int64

arange

arr = np.arange(0, 20, 1.5)  # 0 - старт, 20 - конец, 1.5 - шаг

print(arr)
# [0., 1.5, 3., 4.5, 6., 7.5, 9., 10.5, 12., 13.5, 15., 16.5, 18., 19.5]

Ссылки

---

← Назад к перечню шпаргалок