Установка и первое знакомство

Добро пожаловать в NumPy!

NumPy (NumericalPython) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется практически во всех областях науки и техники. Это универсальный стандарт для работы с числовыми данными в Python, и он лежит в основе научных экосистем Python и PyData. В число пользователей NumPy входят все — от начинающих программистов до опытных исследователей, занимающихся самыми современными научными и промышленными исследованиями и разработками. API-интерфейс NumPy широко используется в пакетах Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image и в большинстве других научных и научных пакетов Python.

Библиотека NumPy содержит многомерный массив и матричные структуры данных (дополнительную информацию об этом вы найдете в следующих разделах). Он предоставляет ndarray, однородный объект n-мерного массива, с методами для эффективной работы с ним. NumPy может использоваться для выполнения самых разнообразных математических операций над массивами. Он добавляет мощные структуры данных в Python, которые гарантируют эффективные вычисления с массивами и матрицами, и предоставляет огромную библиотеку математических функций высокого уровня, которые работают с этими массивами и матрицами.

Узнайте больше о NumPy здесь!

GIF черезgiphy

Установка NumPy

Чтобы установить NumPy, я настоятельно рекомендую использовать научный дистрибутив Python. Если вам нужны полные инструкции по установке NumPy в вашей операционной системе, вы можетенайти все детали здесь,

Если у вас уже есть Python, вы можете установить NumPy с помощью

conda install numpy

или

pip install numpy

Если у вас еще нет Python, вы можете рассмотреть возможность использованияанаконда, Это самый простой способ начать. Преимущество этого дистрибутива в том, что вам не нужно слишком беспокоиться об отдельной установке NumPy или каких-либо основных пакетов, которые вы будете использовать для анализа данных, таких как pandas, Scikit-Learn и т. Д.

Если вам нужна более подробная информация об установке, вы можете найти всю информацию об установке наscipy.org,

фотоАдриеннотPexels

Если у вас возникли проблемы с установкой Anaconda, вы можете ознакомиться с этой статьей:

Как импортировать NumPy

Каждый раз, когда вы хотите использовать пакет или библиотеку в своем коде, вам сначала нужно сделать его доступным.

Чтобы начать использовать NumPy и все функции, доступные в NumPy, вам необходимо импортировать его. Это можно легко сделать с помощью этого оператора импорта:

import numpy as np

(Мы сокращаем «numpy» до «np», чтобы сэкономить время и сохранить стандартизированный код, чтобы любой, кто работает с вашим кодом, мог легко его понять и запустить.)

В чем разница между списком Python и массивом NumPy?

NumPy предоставляет вам огромный выбор быстрых и эффективных числовых опций. Хотя список Python может содержать разные типы данных в одном списке, все элементы в массиве NumPy должны быть однородными. Математические операции, которые должны выполняться над массивами, были бы невозможны, если бы они не были однородными.

Зачем использовать NumPy?

фотоPixabayотPexels

Массивы NumPy быстрее и компактнее, чем списки Python. Массив потребляет меньше памяти и намного удобнее в использовании. NumPy использует гораздо меньше памяти для хранения данных и предоставляет механизм задания типов данных, который позволяет оптимизировать код еще дальше.

Что такое массив?

Массив является центральной структурой данных библиотеки NumPy. Это таблица значений, которая содержит информацию о необработанных данных, о том, как найти элемент и как интерпретировать элемент. Он имеет сетку элементов, которые можно проиндексировать в Все элементы имеют одинаковый тип, называемыймассив dtype(тип данных).

Массив может быть проиндексирован набором неотрицательных целых чисел, логическими значениями, другим массивом или целыми числами.рангмассива это количество измерений.формамассива — это кортеж целых чисел, дающий размер массива по каждому измерению.

Одним из способов инициализации массивов NumPy является использование вложенных списков Python.

a = np.array(, , ])

Мы можем получить доступ к элементам в массиве, используя квадратные скобки. Когда вы получаете доступ к элементам, помните, чтоиндексирование в NumPy начинается с 0, Это означает, что если вы хотите получить доступ к первому элементу в вашем массиве, вы получите доступ к элементу «0».

print(a)

Выход:

Преобразование Fourier

Анализ Fourier помогает нам выразить функцию, как сумму периодических компонентов и восстановить сигнал из этих компонентов.

Давайте посмотрим на простой пример преобразования Fourier. Мы будем строить сумму двух синусов:

# Import Fast Fourier Transformation requirements
from scipy.fftpack import fft
import numpy as np

# Number of sample points
N = 600

# sample spacing
T = 1.0 / 800.0
x = np.linspace(0.0, N*T, N)
y = np.sin(50.0 * 2.0*np.pi*x) + 0.5*np.sin(80.0 * 2.0*np.pi*x)
yf = fft(y)
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N//2)

# matplotlib for plotting purposes
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[0:N//2]))
plt.grid()
plt.show()

Почему SciPy?

SciPy предоставляет высокоуровневые команды и классы для управления данными и визуализации данных, что значительно увеличивает мощность интерактивного сеанса Python.

Помимо математических алгоритмов в SciPy, программисту доступно все, от классов, веб-подпрограмм и баз данных до параллельного программирования, что упрощает и ускоряет разработку сложных и специализированных приложений.

Поскольку SciPy имеет открытый исходный код, разработчики по всему миру могут вносить свой вклад в разработку дополнительных модулей, что очень полезно для научных приложений, использующих SciPy.

Что такое Стандартное отклонение Numpy?

Numpy – это инструментарий, который помогает нам в работе с числовыми данными. Он содержит набор инструментов для создания структуры данных, называемой массивом Numpy. Это в основном сетка строк и столбцов чисел.

Стандартное отклонение-это статистика, которая измеряет величину вариации в наборе данных относительно его среднего значения и вычисляется как квадратный корень дисперсии. Он рассчитывается путем определения отклонения каждой точки данных относительно среднего.

Где,

• Отклонение SD
• x значение массива
• ты имеешь в виду
• N значений

Модуль numpy в python предоставляет различные функции, одной из которых является numpy.std(). Он используется для вычисления стандартного отклонения вдоль указанной оси. Эта функция возвращает стандартное отклонение элементов массива numpy. Квадратный корень среднего квадратного отклонения (известного как дисперсия) называется стандартным отклонением.

Standard Deviation = sqrt(mean(abs(x-x.mean( ))**2

Специальные функции

В специальном подпакете SciPy есть определения множества функций математической физики. Доступны следующие функции: эри, Бессель, бета, эллиптическая, гамма, гипергеометрическая, Кельвина, Матье, параболический цилиндр, сфероидальная волна и струве. Давайте посмотрим на функцию Бесселя.

Функции Бесселя – это семейство решений дифференциального уравнения Бесселя с вещественным или комплексным порядком альфа.

Давайте лучше рассмотрим это на примере, пример представляет собой круглый барабан, закрепленный на краю:

# Import special package
from scipy import special
import numpy as np
def drumhead_height(n, k, distance, angle, t):
    kth_zero = special.jn_zeros(n, k)
    return np.cos(t) * np.cos(n*angle) * special.jn(n, distance*kth_zero)
theta = np.r_
radius = np.r_
x = np.array()
y = np.array()
z = np.array()

# Plot the results for visualization
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

Некоторые функции, такие как функция бинарной энтропии, функция шага Хевисайда и функция линейного изменения, легко реализовать с помощью существующих функций NumPy и SciPy и, следовательно, не включены в этот пакет.

Вывод

В этом посте мы разобрали библиотеку SciPy в Python для простых и эффективных математических операций.

Мы узнали, что это обширная библиотека, используемая для разработки научных приложений, и в которой необходимо выполнять сложные математические операции, например, в машинном или глубоком обучении. Мы также узнали, как пакет scipy помогает нам в выполнении различных математических операций.

1.4.1.6. Copies and views¶

A slicing operation creates a view on the original array, which is
just a way of accessing array data. Thus the original array is not
copied in memory. You can use to check if two arrays
share the same memory block. Note however, that this uses heuristics and may
give you false positives.

When modifying the view, the original array is modified as well:

>>> a = np.arange(10)
>>> a
array()
>>> b = a)
>>> np.may_share_memory(a, b)
True
>>> b = 12
>>> b
array()
>>> a   # (!)
array()

>>> a = np.arange(10)
>>> c = a)

>>> np.may_share_memory(a, c)
False

This behavior can be surprising at first sight… but it allows to save both
memory and time.

Работа функции numpy.where()

Модуль Python NumPy содержит множество встроенных функций для создания и управления элементами массива в целом.

Функция используется для возврата элементов массива на основе определенного условия s.

Синтаксис:

numpy.where(condition,a,b)

• : Условие манипуляции, которое должно быть применено к массиву, должно быть упомянуто.
• : Если условие выполнено, т. Е. условие оказывается истинным, то функция дает a.
• : Если условие не выполнено, это значение возвращается функцией.

Пример 1:

import numpy as np 

data = np.array(, , ]) 

print(np.where(data<20,True,False)) 

В приведенном выше примере для всех элементов массива, значение данных которых < 20 , эти значения данных заменяются на True . И для всех элементов массива, значения данных которых > 20 , т. е. значения, которые не удовлетворяют условию, заменяются на False .

Выход:

 
 ]

Пример 2:

import numpy as np 


data = np.array(, , ]) 

data_set = np.where(data<20) 
print("Data elements less than 20:\n")

print(data) 

В приведенном выше примере мы отобразили все элементы массива, которые меньше 20 .

Выход:

Data elements less than 20:

Обработка текста в NumPy на примерах

Когда дело доходит до текста, подход несколько меняется. Цифровое представление текста предполагает создание некого , то есть инвентаря всех уникальных слов, которые бы распознавались моделью, а также векторно  (embedding step). Попробуем представить в цифровой форме цитату из стихотворения арабского поэта Антара ибн Шаддада, переведенную на английский язык:

“Have the bards who preceded me left any theme unsung?” 

Перед переводом данного предложения в нужную цифровую форму модель должна будет проанализировать огромное количество текста. Здесь можно обработать небольшой набор данный, после чего использовать его для создания словаря из 71 290 слов.

Предложение может быть разбито на массив токенов, что будут словами или частями слов в зависимости от установленных общих правил:

Затем в данной таблице словаря вместо каждого слова мы ставим его :

Однако данные все еще не обладают достаточным количеством информации о модели как таковой. Поэтому перед передачей последовательности слов в модель токены/слова должны быть заменены их векторными представлениями. В данном случае используется 50-мерное векторное представление Word2vec.

Здесь ясно видно, что у массива NumPy есть несколько размерностей . На практике все выглядит несколько иначе, однако данное визуальное представление более понятно для разъяснения общих принципов работы.

Для лучшей производительности модели глубокого обучения обычно сохраняют первую размерность для пакета. Это происходит из-за того, что тренировка модели происходит быстрее, если несколько примеров проходят тренировку параллельно. Здесь особенно полезным будет . Например, такая модель, как BERT, будет ожидать ввода в форме: .

Теперь мы получили числовой том, с которым модель может работать и делать полезные вещи. Некоторые строки остались пустыми, однако они могут быть заполнены другими примерами, на которых модель может тренироваться или делать прогнозы.

(На заметку: Поэма, строчку из которой мы использовали в примере, увековечила своего автора в веках. Будучи незаконнорожденным сыном главы племени от рабыни, Антара ибн Шаддан мастерски владел языком поэзии. Вокруг исторической фигуры поэта сложились мифы и легенды, а его стихи стали частью классической арабской литературы).

Различные методы нормализации массива NumPy

1. Нормализация с помощью NumPy Sum

В этом методе мы используем NumPy ndarray sum для вычисления суммы каждой отдельной строки массива. После чего мы делим элементы массива if на сумму. Давайте рассмотрим это на примере.

import numpy as ppool.array(,
               )
print(a))
print(b)/b
print(c)

Выход:

Это еще один способ нормализации массива. Этот метод действительно эффективен для нормализации по строкам.

2. Нормализация с помощью sklearn

Sklearn-это модуль python, широко используемый в науке о данных и интеллектуальном анализе. Используя это href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Method”>метод также мы можем нормализовать массив. Это следует очень простой процедуре, и давайте разберемся в ней на примере. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Method”>метод также мы можем нормализовать массив. Это следует очень простой процедуре, и давайте разберемся в ней на примере.

from sklearn import preprocessing
print(preprocessing.normalize(, ]))

Выход:

3. Нормализация с помощью понимания списка

Вы также можете нормализовать список в python. Понимание списка, как правило, предлагает более короткий синтаксис, который помогает в создании нового списка из существующего списка. Давайте рассмотрим это на примере.

list = ]
norm_list = [i / sum(j) for j in list for i in j]
print(norm_list)

Посмотрите, как нам удалось нормализовать наш существующий список. Здесь мы видим, что мы разделили каждый элемент в списке на сумму всех элементов. Это тоже хороший вариант для нормализации.

4. Нормализация с использованием цикла For

Мы также продвигаем процесс нормализации с помощью цикла for. Используя цикл for, мы можем вычислить сумму всех элементов. Затем разделите каждый элемент на эту сумму. Здесь я советую вам использовать массив NumPy. Продолжая деление, вы можете получить ошибку, так как “list/int” не является подходящим типом данных.

import numpy as ppool
def _sum(arr):  
      
   
      
    for i in arr: 
        + i 
          
    return(sum)  
  .array( ) (arr)  (arr)  
print (ans) /ans
print(b)

Выход:

Using flipud() method

• In this example, we can easily use the flipud() method to reverse an original array.
• The flipud() method is used to flip a given array in the up/down direction.
• Flip the entries in each column and row in the up/down direction.
• The flipud() method is used to shift the function from up to down direction.
• The flipud() means Up / Down. The numpy.flipud() returns a view. Because a view shares memory location with the given array, changing one value from another.

Syntax:

Here is the Syntax of flipud() method

• It consists of few parameters
  • array: input array
  • Returns: Flipped array in up-down direction

Example:

Let’s take an example to check how to implement a reverse numpy array by using the flipud() method.

In the above code, we will import a NumPy library and then create a NumPy array using the function numpy. array. Now create a variable and assign the method np.flipud in which passes a parameter as an array and prints the result. The result will display in the form of reverse order.

Here is the Screenshot of the following given code

Python reverse numpy array by flipud method

Using flip() function

• In this method, we can easily use the Python function flip() to reverse an original array.
• The flip() method is used to reverse the order of values in an array along the given axis.
• The flip() method is defined under the numpy library, which can be imported as import numpy as np, and we can create multidimensional arrays and create other mathematical statistics with the help of the Python numpy module.
• The shape of the numpy array is preferred, but the elements are reordered.

Syntax:

Here is the Syntax of the flip() function

• It consists of few parameters
  • arr: input array
  • axis: The default, axis=None, will flip all of the axis of the input array. If the axis value is negative it will count the number from the last to the first axis.

Example:

Let’s take an example to check how to implement a reverse NumPy array by using the flip() function.

In the above code, we will import a NumPy library and create a NumPy array using the function numpy. array. Now create a variable and assign the function np. flip() in which passes a parameter as an array and prints the result. The result will display in the form of reverse order.

Here is the Screenshot of the following given code

Python reverse numpy array by the flip method

Аргумент ключевого слова axis

Это устанавливает axis для сохранения образцов. Он используется только в том случае, если начальная и конечная точки относятся к типу данных массива.

По умолчанию (axis = 0) образцы будут располагаться вдоль новой оси, вставленной в начало. Мы можем использовать axis = -1, чтобы получить ось в конце.

import numpy as np

p = np.array(, ])
q = np.array(, ])

r = np.linspace(p, q, 3, axis=0)
print(r)
s = np.linspace(p, q, 3, axis=1)
print(s)

Вывод

array(,
        ],

       ,
        ],

       ,
        ]])

array(,
        ,
        ],

       ,
        ,
        ]])

В первом случае, поскольку axis = 0, мы берем пределы последовательности от первой оси.

Здесь пределы – это пары подмассивов и , а также и , берущие элементы из первой оси p и q. Теперь мы сравниваем соответствующие элементы из полученной пары, чтобы сгенерировать последовательности.

Таким образом, последовательности , ] для первой строки и ], ] для второй пары (строки), которая оценивается и объединяется для формирования , ], , ], , ]],

Во втором случае будут вставлены новые элементы в axis = 1 или столбцы. Таким образом, новая ось будет создана через последовательности столбцов. вместо последовательностей строк.

Последовательности с по и по рассматриваются и вставляются в столбцы результата, в результате чего получается , , ], , , ]].

Будучи генератором линейной последовательности, функция numpy.arange() в Python используется для генерации последовательности чисел в линейном пространстве с равномерным размером шага.

Это похоже на другую функцию, numpy.linspace() в Python, которая также генерирует линейную последовательность с одинаковым размером шага.

Давайте разберемся, как мы можем использовать эту функцию для генерации различных последовательностей.

Пример Объяснения Numpy Случайной Однородной Функции n Python

Поскольку мы закончили со всей теоретической частью, связанной с NumPy random uniform (), в этом разделе мы рассмотрим, как работает эта функция и как она помогает нам достичь желаемого результата. Мы начнем с примера элементарного уровня и постепенно перейдем к более сложным примерам.

import numpy as ppool
print(ppool.random.uniform(3,0))

0.9813783419439916

В приведенном выше примере сначала мы импортировали модуль NumPy. После чего мы использовали наш синтаксис вместе с оператором print, чтобы получить желаемый результат. Здесь мы рассмотрели очень простой пример, не требующий особых сложностей. Я надеюсь, что этот пример помог вам реализовать синтаксис. А также общая структура программы.

Теперь давайте рассмотрим более продвинутый пример , который поможет нам лучше понять.

# import numpy 
import numpy as ppool 
import matplotlib.pyplot as plt .random.uniform(-1, 1, 1000) 
  
plt.hist(pp,,) 
plt.show()

#вывод

Выше мы можем увидеть еще один пример нашей функции. Вместо того чтобы просто вычислить значение, как в 1-м случае, мы построили его график. Для этого мы использовали еще одну мощную библиотеку python, которая называется href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib»>Matplotlib. Сначала мы импортировали библиотеку numpy, а затем Matplotlib. Затем мы использовали нашу функцию с ее синтаксисом для достижения желаемого результата. После этого в игру вступает библиотека Matplot. Мы использовали это, чтобы нарисовать или распечатать гистограмму, используя данные из нашей предопределенной функции. href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib»>Matplotlib. Сначала мы импортировали библиотеку numpy, а затем Matplotlib. Затем мы использовали нашу функцию с ее синтаксисом для достижения желаемого результата. После этого в игру вступает библиотека Matplot. Мы использовали это, чтобы нарисовать или распечатать гистограмму, используя данные из нашей предопределенной функции.

Эта функция может быть немного трудной для понимания. Поэтому я советую вам практиковать от всего сердца, потому что только тогда вы сможете достичь желаемого результата.

ПАРАМЕТРЫ МЕДИАНЫ NUMPY()

a: array_like

Параметр представляет входной массив или объекты, которые могут быть преобразованы в массив. Это, как правило, вход, из которого пользователь хочет найти медиану.

axis: int, последовательность int, none

Это параметр, по которому выполняется вся операция. По умолчанию он настроен на вычисление вдоль сплющенного массива.

< out: nsarray

Это необязательный параметр. Он должен иметь ту же форму и буфер, что и ожидаемый выходной массив.

Это еще один необязательный параметр. Если оно равно true, то для вычисления используется память входного массива. Это помогает нам сохранять память, когда мы не хотим ее сохранять. В этом случае не определено, что будет частично или полностью отсортировано. По умолчанию он установлен в значение “FALSE.”

Keepdims: bool

Это еще один необязательный параметр. Если он установлен в “TRUE”, то с помощью этого параметра результаты будут корректно транслироваться на входной массив.

ВЕРНУТЬ

медиана: ndarray

Он возвращает новый массив, содержащий результаты. Если входные данные содержат значения, меньшие, чем float64(позволяет хранить большее число), , то тип выходных данных-np.float64. В противном случае тип данных ввода и вывода один и тот же.

ПРИМЕР

Теперь давайте рассмотрим несколько примеров, которые помогут нам лучше понять эту концепцию.

import numpy as ppool.array()
print(ppool.median(a))
.array()
print(ppool.median(b))

Выход:

Здесь, в приведенном выше примере, мы использовали NumPy Median() для вычисления медианы. Во-первых, у нас есть импортированная библиотека NumPy. Далее мы определили массив. Наконец, мы использовали наш синтаксис, чтобы найти медиану для входного массива. Выше мы рассмотрели 2 различных массива, один из которых имеет нечетное число членов, а другой-четное число членов. Теперь давайте рассмотрим другой пример и немного поиграем с синтаксисом.

NumPy Медиана с

import numpy as ppool
a=,
   ,
   ,
   ]))

Выход:

В этом примере мы использовали шаги, аналогичные нашему первому примеру. Сначала импортируем массив, затем определяем массив. Но здесь мы имеем определенную ось, равную нулю. В этом случае мы получаем выход, эквивалентный . Теперь я объясню логику этого вывода. Как и в математике, программа упорядочивает значение в порядке возрастания для каждого же индекса подмассива. Как и порядок для нулевого значения индекса. Далее, поскольку число членов здесь четное, то требуется n/2-й и n/2+1-й члены массива 1 и 6. Затем вычислите среднее значение 2 слагаемых, которое дает нам наше медианное значение для этого индексного числа, например 3,5 для. Аналогично, процесс повторяется для каждого индексного номера.

NumPy Медиана с

import numpy as ppool
a=,
   ]))

Выход:

Здесь, в приведенном выше примере, мы видим, что рассматривали 2-мерный массив. Как всегда, сначала мы импортируем библиотеку NumPy. На следующем шаге мы определили наш 2-d массив. Здесь мы указали, что ось равна 1. В результате чего на выходе мы не получаем сплющенного массива. Далее он находит медиану для 2 суб-массивов. Благодаря чему мы получаем 5 и 6 в качестве медианы на выходе.

NumPy медианный фильтр

Медианный фильтр используется для обработки изображений. Медианный фильтр занимает интенсивность центрального пикселя. Он делает лучшую работу, чем средний фильтр при удалении. Он сохраняет края изображения, но не имеет дела с спекл-шумом. Спекл в основном обнаруживается в случае медицинских изображений и активен href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Radar”>радарные изображения. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Radar”>радарные изображения.

Должен Читать

• Как Удалить Символ Из Строки Python
• Серия Фибоначчи в Python и программа чисел Фибоначчи
• ЧТО ТАКОЕ NUMPY DIFF? ВМЕСТЕ С ПРИМЕРАМИ
• NumPy log Function() | Что такое Numpy log в Python
• МЕТОДЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ КОРТЕЖА В СТРОКУ В PYTHON

В этой статье мы рассмотрели медиану NumPy(). Мы рассмотрели его синтаксис и различные параметры. Для лучшего понимания мы также рассмотрели несколько примеров. В конце концов, мы можем сделать вывод, что NumPy Median помогает нам, вычисляя медиану для наших входных значений. Надеюсь, эта статья смогла развеять все ваши сомнения. Но в случае, если у вас все еще есть какие-либо нерешенные вопросы, не стесняйтесь писать их ниже в разделе комментариев. Прочитав это, почему бы не прочитать Numpy dot product далее.

Транспонирование и изменение формы матриц в numpy

Нередки случаи, когда нужно повернуть матрицу. Это может потребоваться при вычислении скалярного произведения двух матриц. Тогда возникает необходимость наличия совпадающих размерностей. У массивов NumPy есть полезное свойство под названием , что отвечает за транспонирование матрицы.

Некоторые более сложные ситуации требуют возможности переключения между размерностями рассматриваемой матрицы. Это типично для приложений с машинным обучением, где некая модель может запросить определенную форму вывода, которая является отличной от формы начального набора данных. В таких ситуациях пригодится метод из NumPy. Здесь от вас требуется только передать новые размерности для матрицы. Для размерности вы можете передать , и NumPy выведет ее верное значение, опираясь на данные рассматриваемой матрицы:

Еще больше размерностей NumPy

NumPy может произвести все вышеперечисленные операции для любого количества размерностей. Структура данных, расположенных центрально, называется , или n-мерным массивом.

В большинстве случаев для указания новой размерности требуется просто добавить запятую к параметрам функции NumPy:

Shell

array(,
,
],

,
,
],

,
,
],

,
,
]])

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

array(1.,1., 1.,1., 1.,1., 1.,1., 1.,1., 1.,1., 1.,1., 1.,1., 1.,1., 1.,1., 1.,1., 1.,1.)