NumPy Array
NumPy เก็บค่าชนิดเดียวกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
NumPy Array คืออะไร?
NumPy เก็บค่าชนิดเดียวกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สร้าง array และคำนวณแบบ vectorized
ควรใช้เมื่อใด?
- คำนวณแบบเวกเตอร์
- ประมวลผล array เมทริกซ์ และข้อมูลวิทยาศาสตร์
- เตรียมข้อมูลสำหรับ data science และ machine learning
โค้ดตัวอย่าง
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)ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
[[1 2 3]
[4 5 6]]
shape: (2, 3)
size: 6หลักการทำงาน
การคำนวณใช้กับแต่ละสมาชิก และ shape กับ dtype บอกมิติและชนิดข้อมูล
เปลี่ยนค่าและรันโปรแกรมด้วย คอมไพเลอร์ Python ออนไลน์ของ CodeUtility โดยไม่ต้องติดตั้ง Python
แบบฝึกหัด
ลองเปลี่ยน input และทดสอบกรณีขอบก่อนใช้ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น
- เปลี่ยน shape และ dtype
- ทดสอบเลขลบ ทศนิยม และค่าที่หายไป
- วัดประสิทธิภาพด้วย array ที่ใหญ่ขึ้น