Array NumPy
NumPy memorizza efficientemente valori dello stesso tipo.
Che cos’è Array NumPy?
NumPy memorizza efficientemente valori dello stesso tipo.
Crea un array ed esegui calcoli vettoriali.
Quando si usa?
- Eseguire calcoli vettoriali.
- Elaborare array, matrici e dati scientifici.
- Preparare dati per data science e machine learning.
Codice di esempio
main.py
import numpy as np
values = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(values)
print("shape:", values.shape)
print("size:", values.size)Output previsto
[[1 2 3]
[4 5 6]]
shape: (2, 3)
size: 6Come funziona
Le operazioni agiscono elemento per elemento; shape e dtype descrivono forma e tipo.
Modifica i valori ed esegui il programma nel compilatore Python online CodeUtility senza installare Python.
Esercizi pratici
Modifica gli input e verifica i casi limite prima di usare dataset più grandi.
- Modifica shape e dtype.
- Prova numeri negativi, decimali e valori mancanti.
- Misura le prestazioni su array più grandi.