Bạn có thể tạo một mảng trong Python không?
|
Các mảng NumPy có thể được xác định bằng cách sử dụng các chuỗi Python như danh sách và bộ dữ liệu. Danh sách và bộ dữ liệu được xác định lần lượt bằng cách sử dụng >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)8 và >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)9. Danh sách và bộ dữ liệu có thể xác định việc tạo ndarray Show
>>> a1D = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a2D = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a3D = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) Khi bạn sử dụng >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int640 để xác định một mảng mới, bạn nên xem xét dtype của các phần tử trong mảng, có thể được chỉ định rõ ràng. Tính năng này cung cấp cho bạn nhiều quyền kiểm soát hơn đối với các cấu trúc dữ liệu cơ bản và cách các phần tử được xử lý trong các hàm C/C++. Nếu bạn không cẩn thận với các nhiệm vụ của >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int641, bạn có thể bị tràn không mong muốn, như vậy >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8) Số nguyên có dấu 8 bit biểu thị các số nguyên từ -128 đến 127. Gán mảng >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int642 cho các số nguyên bên ngoài phạm vi này dẫn đến tràn. Tính năng này thường có thể bị hiểu lầm. Nếu bạn thực hiện các phép tính với >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int643 không khớp, bạn có thể nhận được kết quả không mong muốn, chẳng hạn >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int64 Lưu ý khi bạn thực hiện thao tác với hai mảng của cùng một >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int641. >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int645, mảng kết quả là cùng loại. Khi bạn thực hiện các thao tác với các >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int641 khác nhau, NumPy sẽ chỉ định một loại mới đáp ứng tất cả các phần tử mảng liên quan đến tính toán, ở đây cả >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int645 và >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int648 đều có thể được biểu diễn dưới dạng >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int649 Hành vi NumPy mặc định là tạo các mảng theo số nguyên có chữ ký 32 hoặc 64 bit (phụ thuộc vào nền tảng và khớp với kích thước int C) hoặc số dấu phẩy động chính xác kép, tương ứng là int32/int64 và float. Nếu bạn muốn các mảng số nguyên của mình là một kiểu cụ thể, thì bạn cần chỉ định kiểu dữ liệu trong khi tạo mảng 2) Hàm tạo mảng NumPy nội tại#NumPy có hơn 40 hàm tích hợp để tạo mảng như được trình bày trong Quy trình tạo mảng . Các hàm này có thể được chia thành khoảng ba loại, dựa trên kích thước của mảng mà chúng tạo.
Hàm tạo mảng 1 - 1D#Các hàm tạo mảng 1D e. g. >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)50 và >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)51 thường cần ít nhất hai đầu vào, >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)52 và >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)53 >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)51 tạo các mảng có giá trị tăng dần đều. Kiểm tra tài liệu để biết thông tin và ví dụ đầy đủ. Một vài ví dụ được hiển thị >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)5 Ghi chú. cách thực hành tốt nhất cho >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)51 là sử dụng các giá trị số nguyên bắt đầu, kết thúc và bước. Có một số sự tinh tế liên quan đến >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int641. Trong ví dụ thứ hai, >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int641 được định nghĩa. Trong ví dụ thứ ba, mảng là >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)58 để phù hợp với kích thước bước của >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)59. Do lỗi làm tròn, giá trị >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)53 đôi khi được đưa vào >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)50 sẽ tạo các mảng có số lượng phần tử được chỉ định và cách đều nhau giữa các giá trị đầu và cuối được chỉ định. Ví dụ >>> a1D = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a2D = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a3D = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])8 Ưu điểm của hàm tạo này là bạn đảm bảo số lượng phần tử và điểm đầu và điểm cuối. >>> a1D = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a2D = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a3D = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])82 trước đó sẽ không bao gồm giá trị >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)53 2 - Hàm tạo mảng 2D#Các hàm tạo mảng 2D e. g. >>> a1D = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a2D = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a3D = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])84, >>> a1D = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a2D = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a3D = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])85 và >>> a1D = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a2D = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a3D = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])86 xác định các thuộc tính của ma trận đặc biệt được biểu diễn dưới dạng mảng 2D >>> a1D = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a2D = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a3D = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])87 xác định ma trận nhận dạng 2D. Các phần tử trong đó i=j (chỉ số hàng và chỉ số cột bằng nhau) là 1 và phần còn lại là 0, như vậy >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int645 >>> a1D = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a2D = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a3D = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])85 có thể xác định mảng 2D hình vuông với các giá trị đã cho dọc theo đường chéo hoặc nếu được cung cấp mảng 2D trả về mảng 1D chỉ có các phần tử đường chéo. Hai hàm tạo mảng có thể hữu ích khi thực hiện đại số tuyến tính, như vậy >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int647 >>> a1D = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> a2D = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a3D = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])89 định nghĩa ma trận Vandermonde là mảng 2D NumPy. Mỗi cột của ma trận Vandermonde là lũy thừa giảm dần của mảng 1D đầu vào hoặc danh sách hoặc bộ, >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6450 trong đó bậc đa thức cao nhất là >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6451. Quy trình tạo mảng này rất hữu ích trong việc tạo các mô hình bình phương nhỏ nhất tuyến tính, như vậy >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int641 3 - các hàm tạo ndarray chung#Các hàm tạo ndarray e. g. >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6452, >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6453 và >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6454 xác định mảng dựa trên hình dạng mong muốn. Các hàm tạo ndarray có thể tạo các mảng với bất kỳ kích thước nào bằng cách chỉ định có bao nhiêu kích thước và độ dài dọc theo kích thước đó trong một bộ hoặc danh sách >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6453 sẽ tạo một mảng chứa đầy các giá trị 0 với hình dạng đã chỉ định. dtype mặc định là >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6456 >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int647 >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6452 sẽ tạo một mảng chứa đầy 1 giá trị. Nó giống hệt với >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6458 ở tất cả các khía cạnh khác như vậy >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)0 Phương thức >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6454 của kết quả của >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6470 sẽ tạo một mảng chứa đầy các giá trị ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 1. Nó được bao gồm trong thư viện >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6471. Dưới đây, hai mảng được tạo với hình dạng (2,3) và (2,3,2) tương ứng. Hạt giống được đặt thành 42 để bạn có thể sao chép các số giả ngẫu nhiên này >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)0 >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6472 sẽ tạo một tập hợp các mảng (được xếp chồng lên nhau dưới dạng mảng có một chiều cao hơn), một mảng cho mỗi chiều với mỗi biến thể biểu thị trong chiều đó >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)1 Điều này đặc biệt hữu ích để đánh giá các chức năng của nhiều thứ nguyên trên lưới thông thường 3) Sao chép, nối hoặc biến đổi các mảng hiện có#Khi bạn đã tạo các mảng, bạn có thể sao chép, nối hoặc thay đổi các mảng hiện có đó để tạo các mảng mới. Khi bạn gán một mảng hoặc các phần tử của nó cho một biến mới, bạn phải >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6473 mảng một cách rõ ràng, nếu không thì biến đó là một dạng xem trong mảng ban đầu. Xem xét ví dụ sau >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)2 Trong ví dụ này, bạn không tạo một mảng mới. Bạn đã tạo một biến, >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6474 đã xem 2 phần tử đầu tiên của >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6475. Khi bạn thêm 1 vào >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6474, bạn sẽ nhận được kết quả tương tự bằng cách thêm 1 vào >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6477. Nếu bạn muốn tạo một mảng mới, hãy sử dụng quy trình tạo mảng >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6473 như vậy >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)3 Để biết thêm thông tin và ví dụ, hãy xem Bản sao và Chế độ xem . Có một số thủ tục để tham gia các mảng hiện có e. g. >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6479, >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6410 và >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6411. Dưới đây là một ví dụ về việc nối bốn mảng 2 nhân 2 thành một mảng 4 nhân 4 bằng cách sử dụng >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6412 >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)4 Các thói quen khác sử dụng cú pháp tương tự để tham gia ndarrays. Kiểm tra tài liệu của quy trình để biết thêm các ví dụ và cú pháp 4) Đọc mảng từ đĩa, từ định dạng tiêu chuẩn hoặc tùy chỉnh#Đây là trường hợp phổ biến nhất của việc tạo mảng lớn. Các chi tiết phụ thuộc rất lớn vào định dạng của dữ liệu trên đĩa. Phần này đưa ra các gợi ý chung về cách xử lý các định dạng khác nhau. Để biết thêm các ví dụ chi tiết về IO, hãy xem Cách đọc và ghi tệp . Định dạng nhị phân tiêu chuẩn #Các trường khác nhau có định dạng chuẩn cho dữ liệu mảng. Phần sau liệt kê những cái có thư viện Python đã biết để đọc chúng và trả về mảng NumPy (có thể có những cái khác có thể đọc và chuyển đổi thành mảng NumPy, vì vậy hãy kiểm tra cả phần cuối cùng) >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)5 Ví dụ về các định dạng không thể đọc trực tiếp nhưng không khó để chuyển đổi là những định dạng được các thư viện hỗ trợ như PIL (có thể đọc và ghi nhiều định dạng hình ảnh như jpg, png, v.v.) Các định dạng ASCII phổ biến #Các tệp được phân tách như tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (csv) và tệp giá trị được phân tách bằng tab (tsv) được sử dụng cho các chương trình như Excel và LabView. Các hàm Python có thể đọc và phân tích các tệp này theo từng dòng. NumPy có hai quy trình tiêu chuẩn để nhập tệp có dữ liệu được phân tách là >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6413 và >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6414. Các chức năng này có nhiều trường hợp sử dụng liên quan hơn trong Đọc và ghi tệp . Một ví dụ đơn giản cho một >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6415. >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)6 Nhập >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6415 được thực hiện bằng cách sử dụng >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6417 >>> a = np.array([127, 128, 129], dtype=np.int8) >>> a array([ 127, -128, -127], dtype=int8)7 Có thể đọc các tệp ASCII chung hơn bằng cách sử dụng >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6418 và Pandas 5) Tạo mảng từ byte thô thông qua việc sử dụng chuỗi hoặc bộ đệm#Có nhiều cách tiếp cận khác nhau mà người ta có thể sử dụng. Nếu tệp có định dạng tương đối đơn giản thì người ta có thể viết một thư viện I/O đơn giản và sử dụng hàm NumPy >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6419 và phương thức >>> a = np.array([2, 3, 4], dtype=np.uint32) >>> b = np.array([5, 6, 7], dtype=np.uint32) >>> c_unsigned32 = a - b >>> print('unsigned c:', c_unsigned32, c_unsigned32.dtype) unsigned c: [4294967293 4294967293 4294967293] uint32 >>> c_signed32 = a - b.astype(np.int32) >>> print('signed c:', c_signed32, c_signed32.dtype) signed c: [-3 -3 -3] int6470 để đọc và ghi trực tiếp các mảng NumPy (hãy nhớ thứ tự byte của bạn. ) Nếu tồn tại một thư viện C hoặc C++ tốt để đọc dữ liệu, người ta có thể gói thư viện đó bằng nhiều kỹ thuật khác nhau mặc dù điều đó chắc chắn sẽ hiệu quả hơn nhiều và yêu cầu kiến thức nâng cao hơn đáng kể để giao tiếp với C hoặc C++ 6) Sử dụng các chức năng thư viện đặc biệt (e. g. , SciPy, Pandas và OpenCV)#NumPy là thư viện cơ bản cho các bộ chứa mảng trong ngăn xếp Máy tính khoa học Python. Nhiều thư viện Python, bao gồm SciPy, Pandas và OpenCV, sử dụng ndarray NumPy làm định dạng phổ biến để trao đổi dữ liệu, Các thư viện này có thể tạo, vận hành và làm việc với mảng NumPy |
