Phenquestions
Бібліотека NumPy - одна з корисних бібліотек python, яку можна використовувати для створення масивів. нулі () та one () - це функції бібліотеки NumPy для створення двох різних масивів. Функція нулів () використовується для створення масиву на основі конкретної форми та типу. Усі елементи масиву ініціалізуються значенням 0, яке створюється функцією нулі (). Функція ones () працює як функція нулів (). Але елементи масиву, створені функцією ones (), ініціалізуються до 1. Використання обох функцій показано в цьому посібнику на кількох прикладах.
функція нулів ()
Синтаксис цієї функції наведено нижче.
масив numpy.нулі (фігура, [dtype = Немає], [порядок = 'C'])Ця функція може приймати три аргументи і повертати масив. Перший аргумент, форму є обов'язковим, що використовується для визначення розміру масиву. Значенням цього аргументу може бути ціле чи набір цілих чисел. Другий аргумент, dtype необов’язковий для визначення типу елемента масиву. Значенням цього аргументу за замовчуванням є Жоден. Третій аргумент полягає в тому, що порядок є необов’язковим і використовується для опису порядку багатовимірного масиву. Значення цього аргументу може бути "C" (стиль C) або "F" (стиль F). 'C' використовується для встановлення порядку на основі рядків, а 'F' - для встановлення порядку на основі стовпців.
Приклад-1: Використання функції нулів () з одним аргументом
У наступному прикладі показано використання функції нулів (). 10 дав у аргументі значення цієї функції для створення одновимірного масиву NumPy. Тип даних масиву буде надрукований. функція reshape () використовується для перетворення одновимірного на двовимірний масив із 2 рядків та 5 стовпців.
# Імпортувати NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть масив NumPy за допомогою функції нулів ()
np_array = np.нулі (10)
# Вивести тип даних значень масиву
print ("Тип даних масиву:", np_array.dtype)
# Друк значень масиву після переформування
print ("Значення зміненого масиву: \ n", np_array.змінити форму (2, 5))
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад-2: Використання функції нулів () із двома аргументами
У наступному прикладі показано використання функції нулів () з двома аргументами. Перша функція нулів () сценарію створить одновимірний масив NumPy з цілими числами. Тип даних та значення першого масиву будуть надруковані в наступному операторі. Друга функція нулів () сценарію створить двовимірний масив NumPy з цілими числами. Тип даних та значення другого масиву будуть надруковані в наступному операторі.
# Імпортувати NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть одновимірний масив NumPy за допомогою функції нулів ()
np_array1 = np.нулі (4, dtype = int)
# Роздрукуйте тип даних
print ("Тип даних масиву:", np_array1.dtype)
# Вивести значення масиву
print ("Значення одновимірного масиву: \ n", np_array1)
# Створіть двовимірний масив NumPy за допомогою функції нулів ()
np_array2 = np.нулі ((2, 3), int)
# Роздрукуйте тип даних
print ("\ nТип даних масиву:", np_array2.dtype)
# Вивести значення масиву
print ("Значення двовимірного масиву: \ n", np_array2)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад-3: Використання функції нулів () із трьома аргументами
У наступному прикладі показано використання функції нулів () з трьома аргументами. Функція нулів () сценарію створить тривимірні числа з плаваючим числом масиву NumPy. Тип даних та значення першого масиву будуть надруковані в наступному операторі на основі упорядкування у стилі C.
# Імпортувати NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть тривимірний масив NumPy за допомогою функції нулів () із упорядкуванням у стилі C
np_array = np.нулі ((2, 3, 2), float, 'C')
# Вивести значення масиву
print ("Значення двовимірного масиву: \ n", np_array)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
функція ones ():
Синтаксис цієї функції наведено нижче.
масив numpy.одиниці (фігура, [dtype = Немає], [порядок = 'C'])Використання аргументів функції ones () є однаковим із аргументом функції нулів (), що пояснено в частині функції нулів ().
Приклад-1: Використання функції ones () з одним аргументом
Наступний приклад показує використання функції ones () з одним аргументом. Функція ones () цього сценарію створить одновимірний масив із 5 елементів.
# Імпортувати NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть масив NumPy за допомогою функції нулів ()
np_array = np.одиниці (5)
# Вивести значення масиву
print ("Значення масиву: \ n", np_array)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад-2: Використання функції ones () із двома аргументами
У наступному прикладі показано використання функції ones () із двома аргументами. Функція first ones () створить двовимірний масив цілих чисел, який буде містити 5 рядків і 2 стовпці. Друга функція ones () створить двовимірний масив, де перший стовпець буде містити цілі числа, а другий стовпець - плаваючі.
# Імпортувати NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть двовимірний масив NumPy за допомогою функції нулів () із цілочисельним типом даних
np_array1 = np.ones ((5, 2), int)
# Вивести значення масиву
print ("Значення масиву: \ n", np_array1)
# Створіть двовимірний масив NumPy, використовуючи функцію нулів () із цілочисельним та плаваючим типами даних
np_array2 = np.ones ((2, 2), dtype = [('x', 'int'), ('y', 'float')])
# Вивести значення масиву
print ("Значення масиву: \ n", np_array2)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад-3: Використання функції ones () із трьома аргументами
У наступному прикладі показано використання функції ones () із трьома аргументами. Функція ones () створить одновимірний масив з 5 елементів, який буде містити плаваючі числа з упорядкуванням на основі рядків.
# Імпортувати NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть масив NumPy за допомогою функції нулів ()
np_array = np.одиниці (5, dtype = np.float64, order = 'F')
# Вивести значення масиву
print ("Значення масиву: \ n", np_array)
Вихідні дані:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Висновок:
Використання функцій нулів () та ones () бібліотеки NumPy було пояснено в цьому посібнику на декількох прикладах. Читач зможе використовувати ці функції у своєму сценарії після прочитання цього посібника.
