как узнать размерность массива numpy
NumPy, часть 2: базовые операции над массивами
Здравствуйте! Я продолжаю работу над пособием по python-библиотеке NumPy.
В прошлой части мы научились создавать массивы и их печатать. Однако это не имеет смысла, если с ними ничего нельзя делать.
Сегодня мы познакомимся с операциями над массивами.
Базовые операции
Математические операции над массивами выполняются поэлементно. Создается новый массив, который заполняется результатами действия оператора.
Для этого, естественно, массивы должны быть одинаковых размеров.
Также можно производить математические операции между массивом и числом. В этом случае к каждому элементу прибавляется (или что вы там делаете) это число.
NumPy также предоставляет множество математических операций для обработки массивов:
Полный список можно посмотреть здесь.
Многие унарные операции, такие как, например, вычисление суммы всех элементов массива, представлены также и в виде методов класса ndarray.
По умолчанию, эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, независимо от его формы. Однако, указав параметр axis, можно применить операцию для указанной оси массива:
Индексы, срезы, итерации
Одномерные массивы осуществляют операции индексирования, срезов и итераций очень схожим образом с обычными списками и другими последовательностями Python (разве что удалять с помощью срезов нельзя).
У многомерных массивов на каждую ось приходится один индекс. Индексы передаются в виде последовательности чисел, разделенных запятыми (то бишь, кортежами):
Когда индексов меньше, чем осей, отсутствующие индексы предполагаются дополненными с помощью срезов:
Например, если x имеет ранг 5 (то есть у него 5 осей), тогда
Итерирование многомерных массивов начинается с первой оси:
Однако, если нужно перебрать поэлементно весь массив, как если бы он был одномерным, для этого можно использовать атрибут flat:
Манипуляции с формой
Как уже говорилось, у массива есть форма (shape), определяемая числом элементов вдоль каждой оси:
Форма массива может быть изменена с помощью различных команд:
Порядок элементов в массиве в результате функции ravel() соответствует обычному «C-стилю», то есть, чем правее индекс, тем он «быстрее изменяется»: за элементом a[0,0] следует a[0,1]. Если одна форма массива была изменена на другую, массив переформировывается также в «C-стиле». Функции ravel() и reshape() также могут работать (при использовании дополнительного аргумента) в FORTRAN-стиле, в котором быстрее изменяется более левый индекс.
Метод reshape() возвращает ее аргумент с измененной формой, в то время как метод resize() изменяет сам массив:
Объединение массивов
Несколько массивов могут быть объединены вместе вдоль разных осей с помощью функций hstack и vstack.
hstack() объединяет массивы по первым осям, vstack() — по последним:
Функция column_stack() объединяет одномерные массивы в качестве столбцов двумерного массива:
Аналогично для строк имеется функция row_stack().
Разбиение массива
Используя hsplit() вы можете разбить массив вдоль горизонтальной оси, указав либо число возвращаемых массивов одинаковой формы, либо номера столбцов, после которых массив разрезается «ножницами»:
Функция vsplit() разбивает массив вдоль вертикальной оси, а array_split() позволяет указать оси, вдоль которых произойдет разбиение.
Копии и представления
При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы. Возможно 3 случая:
Вообще никаких копий
Простое присваивание не создает ни копии массива, ни копии его данных:
Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий.
Представление или поверхностная копия
Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.
Срез массива это представление:
Глубокая копия
Метод copy() создаст настоящую копию массива и его данных:
Как найти длину массива в Python
Эй, ребята! Я надеюсь, что у вас все хорошо. В этой статье мы раскрываем 3 варианта длины массива в Python.
Как найти длину массива в Python
Эй, ребята! Я надеюсь, что у вас все хорошо. В этой статье мы будем открывать 3 варианта длины массива в Python Отказ
Как мы все знаем, Python не поддерживает или предоставляет нам структуру данных массива прямо. Вместо этого Python обслуживает нас с 3 различными вариантами использования структуры данных массива здесь.
Пойдем сначала пройти различные способы, которыми мы можем создать массив Python.
Кроме того, в предстоящих разделах мы будем обсуждать использование метода Python Len () для получения длины массива в каждом из вариантов.
Нахождение длины массива в Python с использованием метода Len ()
Python предоставляет нам структуру данных массива в формах ниже:
Мы можем создать массив, используя любые из вышеуказанных вариантов и использовать различные функции для работы и манипулирования данными.
Python Len () Метод Позволяет нам найти общее количество элементов в массиве/объекте. То есть он возвращает количество элементов в массиве/объекте.
Давайте теперь понимаем способ узнать длину массива в вышеуказанных вариантах массива Python.
Нахождение длины списка Python
Python Len () Метод Может использоваться со списком для получения и отображения подсчета элементов, занятых списком.
В приведенном ниже примере мы создали список гетерогенных элементов. Кроме того, мы использовали метод Len () для отображения длины списка.
Нахождение длины массива Python
Модуль массива Python Помогает нам создать массив и манипулировать то же самое, используя различные функции модуля. Метод Len () можно использовать для расчета длины массива.
Нахождение длины Python Numpy Array
Как мы все знаем, мы можем создать массив, используя Numpy модуль и использовать его для любой математической цели. Метод Len () помогает нам узнать количество значений данных, присутствующих в Numpy Array.
Заключение
Этим мы дошли до конца этой темы. Не стесняйтесь комментировать ниже, если вы столкнетесь с любым вопросом. До этого, счастливое обучение!
3. Массивы NumPy
3.1. Прежде чем читать
Нужно немного знать Python. Причем «немного» означает действительно немного и вовсе не означает, что перед чтением данного руководства вам нужно досконально изучить этот язык. Открытой вкладки с официальным руководством окажется вполне достаточно.
Все примеры выполнены в консоли IDE Spyder дистрибутива Anaconda на Python версии 3.5. и NumPy версии 1.14.0. Приводимые примеры так же будут работать в любом другом дистрибутиве Python 3.х версии и последней версией пакета NumPy. Но если некоторые примеры все же не работают, то ознакомьтесь с официальной документацией вашего дистрибутива, возможно причина связана с его особенностями.
Например, если в своем дистрибутиве вы обнаружили последнюю версию IDE Spyder, то в ней нет Python консоли, к которой привыкают многие новички, учившиеся экспериментировать с кодом в IDLE. При этом новичкам может так же показаться, что и все примеры, представленные здесь, тоже лучше выполнять в Python консоли. Но нет, Python консоль использовалась автором лишь по техническим причинам, которые связаны с редактурой, версткой и дизайном кода. Консоль IPython имеет гораздо больше преимуществ.
3.2. Основы
Что бы перейти к примерам, сначала выполним импорт пакета:
Импортирование numpy под псевдонимом np уже стало общепринятой, негласной, договоренностью, можно сказать, традицией.
Теперь у нас есть одномерный массив (словосочетание «ранг массива» вряд ли приживется в русском языке), т.е. у него всего одна ось вдоль которой происходит индексирование его элементов.
Получить доступ к числу 33 можно привычным способом:
В общем-то, можно подумать, что ничего интересного и нет в этих массивах, но на самом деле это только начало кроличьей норы. Оцените:
Вместо одного индекса, указан целый список индексов. А вот еще любопытный пример, теперь вместо индекса укажем логическое выражение:
Визуально, данный массив выглядит следующим образом:
То же самое мы можем проделать с каждой строкой массива a :
Например, у нас есть двумерный массив и мы хотим узнать его минимальные элементы по строкам и столбцам. Для начала создадим массив из случайных чисел и пусть, для нашего удобства, эти числа будут целыми:
Минимальный элемент в данном массиве это:
А вот минимальные элементы по столбцам и строкам:
Такое поведение заложено практически во все функции и методы NumPy:
Чтож, мы рассмотрели одномерные и двумерные массивы, а так же некоторые трюки NumPy. Но данный пакет позиционируется прежде всего как научный инструмент. Что насчет вычислений, их скорости и занимаемой памяти?
Для примера, создадим трехмерный массив:
Почему именно трехмерный? На самом деле реальный мир вовсе не ограничивается таблицами, векторами и матрицами. Еще существуют тензоры, кватернионы, октавы. А некоторые данные, гораздо удобнее представлять именно в трехмерном и четырехмерном представлении, например, биржевые торги по всем инструментам, лучше всего представлять в трехмерном виде, а торги нескольких бирж в четырехмерном. Конечно, такими сложными вычислениями занимается очень небольшое количество людей, но надо отметить, что именно эти люди двигают науку и индустрию вперед. Да и слово «сложное» можно считать синонимом «интересное. Поэтому. что-то мы отвлеклись. вот наш трехмерный массив:
Визуализация (и хорошее воображение) позволяет сразу догадаться, как устроена индексация трехмерных массивов. Например, если нам нужно вытащить из данного массива число 31, то достаточно выполнить:
Но, что если мы хотим узнать побольше об этом массиве. В самом деле, у массивов есть целый ряд важных атрибутов. Например, количество осей массива (его размерность), которую при работе с очень большими массивами, не всегда легко увидеть:
Массив a действительно трехмерный. Но иногда становится интересно, а на сколько же большой массив перед нами. Например, какой он формы, т.е. сколько элементов расположено вдоль каждой оси? Ответить позволяет метод ndarray.shape :
Метод ndarray.size просто возвращает общее количество элементов массива:
ndarray.itemsize возвращает размер элемента в байтах. Теперь мы можем узнать сколько «весит» наш массив:
Мы с вами собирались ответить на вопросы производительности вычислений в NumPy, но это тоже тема отдельной главы. Могу лишь сказать, что на самом деле скорость вычислений, очень сильно зависит от того кода, который вы пишите. Например, частое копирование и присваивание массивов, приводит к бесполезному потреблению памяти, а работа универсальных функций NumPy без дополнительных настроек, особенно в циклах, так же может выполняться несколько медленнее. В общем задача по использованию всего вычислительного потенциала программного обеспечения и железа, не такая уж и простая, но определенно решаемая задача.
3.3. Напоследок
Если вы новичок, то очень скоро поймете, что в использовании NumPy так же прост как и Python. Но, рано или поздно, дело дойдет до сложных задач и вот тогда начнется самое интересное: документации не хватает, ничего не гуглится, а бесчисленные «почти» подходящие советы приводят к необъяснимым сверхъестественным последствиям. Что делать в такой ситуации?
Это шутка и серьезная рекомендация одновременно. Но, если говорить абсолютно серьезно, то просто придерживайтесь здравого смысла. Где этот здравый смысл начинается, а где заканчивается в конкретной задаче сказать очень трудно. import this вам в помощь:
NumPy Ndarray: создание массива, генерация и типы данных / np 2
Количество размерностей и объектов массива определяются его размерностью ( shape ), кортежем N-положительных целых чисел. Они указывают размер каждой размерности. Размерности определяются как оси, а количество осей — как ранг.
Еще одна странность массивов NumPy в том, что их размер фиксирован, а это значит, что после создания объекта его уже нельзя поменять. Это поведение отличается от такового у списков Python, которые могут увеличиваться и уменьшаться в размерах.
Это был пример простейшего одномерного массива. Но функциональность массивов может быть расширена и до нескольких размерностей. Например, при определении двумерного массива 2×2:
Ранг этого массива — 2, поскольку у него 2 оси, длина каждой из которых также равняется 2.
Создание массива
Функция array() также может принимать кортежи и последовательности кортежей.
Она также может принимать последовательности кортежей и взаимосвязанных списков.
Типы данных
Пока что рассматривались только значения простого целого числа и числа с плавающей запятой, но массивы NumPy сделаны так, чтобы включать самые разные типы данных. Например, можно включать строки:
Типы данных, поддерживаемые NumPy
Параметр dtype
Например, если нужно определить массив с комплексными числами в качестве значений, необходимо использовать параметр dtype следующим образом:
Функции генерации массива
Библиотека NumPy предоставляет набор функций, которые генерируют ndarray с начальным содержимым. Они создаются с разным значениями в зависимости от функции. Это очень полезная особенность. С помощью всего одной строки кода можно сгенерировать большой объем данных.
А функция ones() создает массив, состоящий из единиц.
Если в начале нужен не ноль, то необходимо обозначить уже два аргумента: первый и последний.
Оно может быть и числом с плавающей точкой.
Полученные числа будут отличаться с каждым запуском. Для создания многомерного массива, нужно передать его размер в виде аргумента.
NumPy в Python. Часть 2
Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.
Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:
Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:
Функции zeros_like и ones_like могут преобразовать уже созданный массив, заполнив его нулями и единицами соответственно:
Также есть некоторое количество функций для создания специальных матриц. Для создания квадратной матрицы с главной диагональю, которая заполненная единицами, воспользуемся методом identity:
Функция eye возвращает матрицу с единичками на к-атой диагонали:
Математические операции над массивами
Когда для массивов мы используем стандартные математические операции, должен соблюдаться принцип: элемент—элемент. Это означает, что массивы должны быть одинакового размера во время сложения, вычитания и тому подобных операций:
Для двухмерных массивов, умножение остается поэлементным и не соответствует умножению матриц. Для этого существуют специальные функции, которые мы изучим позже.
При несоответствии в размере выбрасываются ошибки:
Однако, если размерность массивов не совпадает, они будут преобразованы для выполнения математических операций. Это зачастую означает, что меньший массив будет использован несколько раз для завершения операций. Рассмотрим такой пример:
Тут, одномерный массив b был преобразован в двухмерный, который соответствует размеру массива a. По существу, b был повторен несколько раз, для каждой «строки» a. Иначе его можно представить так:
Python автоматически преобразовывает массивы в этом случае. Иногда, однако, когда преобразование играет роль, мы можем использовать константу newaxis, чтобы изменить преобразование:
Вдобавок к стандартным операторам, в numpy включена библиотека стандартных математических функций, которые могут быть применены поэлементно к массивам. Собственно функции: abs, sign, sqrt, log, log10, exp, sin, cos, tan, arcsin, arccos, arctan, sinh, cosh, tanh, arcsinh, arccosh, и arctanh.
Функции floor, ceil и rint возвращают нижние, верхние или ближайшие (округлённое) значение:
Также в numpy включены две важные математические константы:
Перебор элементов массива
Проводить итерацию массивов можно аналогично спискам:
Для многомерных массивов итерация будет проводиться по первой оси, так, что каждый проход цикла будет возвращать «строку» массива:
Множественное присваивание также доступно при итерации:
Базовые операции над массивами
Для получения каких-либо свойств массивов существует много функций. Элементы могут быть суммированы или перемножены:
В этом примере были использованы функции массива. Также можно использовать собственные функции numpy:
Для большинства случаев могут использоваться оба варианта.
Некие функции дают возможность оперировать статистическими данными. Это функции mean (среднее арифметическое), вариация и девиация:
Можно найти минимум и максимум в массиве:
Функции argmin и argmax возвращают индекс минимального или максимального элемента:
Для многомерных массивов каждая из функций может принять дополнительный аргумент axis и в зависимости от его значения выполнять функции по определенной оси, помещая результаты исполнения в массив:
Как и списки, массивы можно отсортировать:
Значения в массиве могут быть «сокращены», чтобы принадлежать заданному диапазону. Это тоже самое что применять min(max(x, minval), maxval) к каждому элементу x:
Уникальные элементы могут быть извлечены вот так:
Для двухмерных массивов диагональ можно получить так:
Вот и вторая статья подошла к концу. Спасибо за уделенное внимание и удачи в ваших начинаниях! До скорой встречи.