Arrays NumPy
NumPy armazena eficientemente valores do mesmo tipo.
O que é Arrays NumPy?
NumPy armazena eficientemente valores do mesmo tipo.
Crie um array e execute cálculos vetorizados.
Quando usar?
- Executar cálculos vetorizados.
- Processar arrays, matrizes e dados científicos.
- Preparar dados para data science e machine learning.
Código de exemplo
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)Saída esperada
[[1 2 3]
[4 5 6]]
shape: (2, 3)
size: 6Como funciona
Operações atuam elemento a elemento; shape e dtype descrevem forma e tipo.
Altere os valores e execute o programa no compilador Python online CodeUtility sem instalar Python.
Exercícios práticos
Altere as entradas e teste casos de borda antes de usar conjuntos de dados maiores.
- Altere shape e dtype.
- Teste números negativos, decimais e valores ausentes.
- Meça o desempenho com arrays maiores.