Массивы NumPy
NumPy эффективно хранит значения одного типа.
Что такое Массивы NumPy?
NumPy эффективно хранит значения одного типа.
Создайте массив и выполните векторные операции.
Когда это использовать?
- Выполнять векторные вычисления.
- Обрабатывать массивы, матрицы и научные данные.
- Готовить данные для анализа и машинного обучения.
Пример кода
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)Ожидаемый результат
[[1 2 3]
[4 5 6]]
shape: (2, 3)
size: 6Как это работает
Операции применяются поэлементно, shape и dtype описывают форму и тип.
Измените значения и запустите программу в онлайн-компиляторе Python CodeUtility без локальной установки Python.
Практические задания
Изменяйте входные данные и проверяйте граничные случаи перед работой с большими наборами.
- Измените shape и dtype.
- Проверьте отрицательные, дробные и пропущенные значения.
- Измерьте скорость на большом массиве.