Numpy là gì

*


Trang chủ‎ > ‎Nguyễn Vnạp năng lượng Hải‎ > ‎Nghiên cứu‎ > ‎Machine Learning‎ > ‎Building Machine Learning system with Python‎ > ‎Chương 1: Bắt đầu cùng với Python‎ > ‎
Cơ bản Đối tượng bao gồm của Numpy là các hàng đa chiều đồng hóa (homogeneous multidimention array). Là một bảng tập vừa lòng các thành phần cùng giao diện dữ liệu cùng được chỉ mục bởi những số ngulặng dương. Chiều trong Numpy được hotline là trục (axes). Chỉ số của trục gọi là hạng (rank).

Bạn đang xem: Numpy là gì


lấy ví dụ, tọa độ của một điểm trong không khí 3 chiều <1, 2, 1> là 1 dãy bao gồm rank là 1 trong những, chính vì nó chỉ có một trục. Trục này có chiều lâu năm là 3. lấy ví dụ như tiếp sau là dãy bao gồm rank là 2. Trục đầu tiên có chiều nhiều năm bằng 2 cùng trục thứ hai gồm chiều dài bởi 3.

Xem thêm: Giá Vé Máy Bay Đi Newcastle Với Www, Vé Máy Bay Đi Newcastle


Các lớp của dãy vào Numpy Call là ndarray. Thường kể như là thương hiệu riêng biệt của array. Note: Numpy.array thì rất khác với lớp array.array vào thư viện chuẩn chỉnh của Python thả, thực hiện hàng chỉ bao gồm một chiều cùng tất cả không nhiều hàm hơn. Các nằm trong tính đặc biệt quan trọng của hàm ndarray.ndarray.ndyên ổn số trục (chiều) của dãy. Trong pyhẹp, số chiều được Điện thoại tư vấn là hạng (rank - số hàng cất vào ma trận)ndarray.shape chiều của dãy. Đây là 1 trong những tuple các số ngulặng chỉ form size của hàng trong những chiều. Biểu diễn bởi ma trận với n mẫu với m cột, bản thiết kế sẽ là (n,m). Độ lâu năm của một shape tuple đã là hạng hoặc là số chiều, ndyên ổn.ndarray.size tổng số những thành phần cất trong hàng. Bằng với tích (product) các thành phần có trong shapendarray.itemform size Kích thước của các phần tử được xem bởi bytes. lấy một ví dụ, một chuỗi gồm những thành phần có hình trạng dữ liệu là float64 có itemkích thước 8 (=64/8). Tương đương với ndarray.dtype.itemsizendarray.data Bộ đệm (buffer) cất những phần tử hiện giờ của hàng. thường thì, bọn họ không cần thiết phải cần sử dụng sệt tính này cũng chính vì, bọn họ truy vấn được thành phần của hàng trải qua indexing facilities
Khởi tạo nên dãy
Có tương đối nhiều phương pháp để sản xuất một dãy. lấy ví dụ, hoàn toàn có thể tạo nên dãy tự menu hoặc tuple của pyhạn hẹp áp dụng hàm array. Kiểu dữ liệu của tác dụng sẽ tiến hành suy đoán từ bỏ thứ hạng dữ liệu của những phần trường đoản cú theo trang bị từ bỏ ( sequences).

Xem thêm: Tình Hữu Nghị Việt Lào - Thắm Tình Hữu Nghị Việt


Lỗi không đúng hay gặp Khi Điện thoại tư vấn hàm array là nên được gọi dạng nhiều argument, hơn là cấp cho 1 danh mục các số của một agument.
array đưa tự sequences of sequences lịch sự dạng dãy 2-chiều, hoặc sequences of sequences thanh lịch dạng dãy 3-chiều
Đôi khi, các bộ phận của hàng đều ko xác minh trước, nhưng lại khẳng định được kích cỡ của phổ biến. Vì ráng Numpy có không ít hàm hoàn toàn có thể tạo ra dãy cùng với lượng dữ liệu được duy trì lúc đầu ( initial placeholder content).Việcbớt về tối tgọi sự phát triển cần thiết của hàng đòi hỏi quá trính đắt đỏ.Hàm zeros tạo nên một hàng gồm các phần tử 0, hàm ones tạo ra hàng bao gồm toàncác bộ phận 1,với hàm empty tạo ra hàng với giá trị được lựa chọn tự nhiên vàdựa vào vàotâm lý của bộ nhớ lưu trữ. Mặc định, hình dạng tài liệu được tạo ra là float64
Hàm arange hay được áp dụng với các argument đụng, yêu cầu cạnh tranh mà đoán thù đượcsố những bộ phận chứa trong nó, hoặc xác minh độ đúng mực của điểm rượu cồn đó.Vì vậy, đang xuất sắc hơn nếu như ta áp dụng hàm linspace nhận thấy argument là số cácbộ phận nhưng họ ước ao bao gồm, ví dụ:

Chuyên mục: Blogs