NumPy
← Назад к перечню шпаргалок
Работа с NumPy
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