NumPy massivlarini yaratish
NumPy ndarray obyektini yaratish
NumPy massivlar bilan ishlash uchun ishlatiladi. NumPydagi massiv obyekti ndarray deb ataladi.
NumPy ndarray obyektini array() funksiyasi yordamida yaratishimiz mumkin.
Misol
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print(type(arr))
O‘zingiz sinab ko‘ring »
type(): bu o‘rnatilgan Python funksiyasi unga uzatilgan obyektning tipini aytib beradi. Yuqoridagi kodda bo‘lgani kabi, u arr o‘zgaruvchisi numpy.ndarray tipida ekanini ko‘rsatadi.
ndarray yaratish uchun array() metodiga ro‘yxat (list), tuple yoki massivga o‘xshash istalgan obyektni uzatishimiz mumkin va u ndarrayga aylantiriladi:
Misol
NumPy massivini yaratish uchun tupledan foydalaning:
import numpy as np
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
print(arr)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Massivlarda o‘lchamlar
Massivdagi o‘lcham — massiv chuqurligining bir darajasi (ichma-ich joylashgan massivlar).
ichma-ich massiv (nested array): elementlari massivlardan iborat bo‘lgan massivlar.
0-D massivlar
0-D massivlar yoki skalyarlar — massivdagi elementlardir. Massivdagi har bir qiymat 0-D massiv hisoblanadi.
Misol
42 qiymatli 0-D massiv yarating
import numpy as np
arr = np.array(42)
print(arr)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
1-D massivlar
Elementlari 0-D massivlardan iborat massiv bir o‘lchamli yoki 1-D massiv deb ataladi.
Bular eng keng tarqalgan va asosiy massivlardir.
Misol
1,2,3,4,5 qiymatlarini o‘z ichiga olgan 1-D massiv yarating:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
2-D massivlar
Elementlari 1-D massivlardan iborat massiv 2-D massiv deb ataladi.
Ular ko‘pincha matritsa yoki 2-tartibli tenzorlarni ifodalash uchun ishlatiladi.
NumPyda matritsa amallariga bag‘ishlangan butun bir quyi modul bor, u numpy.mat deb ataladi
Misol
1,2,3 va 4,5,6 qiymatli ikkita massivdan iborat 2-D massiv yarating:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
3-D massivlar
Elementlari 2-D massivlardan (matritsalardan) iborat massiv 3-D massiv deb ataladi.
Ular ko‘pincha 3-tartibli tenzorni ifodalash uchun ishlatiladi.
Misol
Ikkita 2-D massivdan iborat 3-D massiv yarating; ularning har biri 1,2,3 va 4,5,6 qiymatli ikkita massivni o‘z ichiga olsin:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(arr)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
O‘lchamlar sonini tekshirish
NumPy massivlarida ndim atributi bor, u massiv nechta o‘lchamga ega ekanini bildiruvchi butun sonni qaytaradi.
Misol
Massivlar nechta o‘lchamga ega ekanini tekshiring:
import numpy as np
a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Yuqori o‘lchamli massivlar
Massiv istalgan sondagi o‘lchamga ega bo‘lishi mumkin.
Massiv yaratilayotganda ndmin argumenti yordamida o‘lchamlar sonini belgilashingiz mumkin.
Misol
5 o‘lchamli massiv yarating va uning 5 ta o‘lchamga ega ekanini tekshiring:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('number of dimensions :', arr.ndim)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Bu massivda eng ichki o‘lcham (5-o‘lcham) 4 ta elementga ega, 4-o‘lcham vektor bo‘lgan 1 ta elementga ega, 3-o‘lcham vektorli matritsa bo‘lgan 1 ta elementga ega, 2-o‘lcham 3D massiv bo‘lgan 1 ta elementga ega va 1-o‘lcham 4D massiv bo‘lgan 1 ta elementga ega.
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!