NumPy Array-Erstellung: Ein umfassender Leitfaden

NumPy ist eine grundlegende Bibliothek im Ökosystem des wissenschaftlichen Rechnens in Python. Ihre Stärke liegt im ndarray (n-dimensionales Array), einer hocheffizienten Datenstruktur, die schnelle numerische Berechnungen an umfangreichen Datensätzen ermöglicht. Dieses Tutorial befasst sich mit dem Erstellen verschiedener NumPy-Arrays und konzentriert sich auf verschiedene grundlegende Array-Typen.

Inhaltsverzeichnis

1. Arrays mit Nullen erstellen
2. Arrays mit Einsen erstellen
3. Einheits- und Diagonalmatrizen erstellen
4. Dreiecksmatrizen erstellen
5. Arrays mit einem festgelegten Füllwert erstellen
6. Arrays mit Zufallswerten erstellen

Arrays mit Nullen erstellen

Das Generieren von Arrays, die mit Nullen gefüllt sind, ist eine häufige Aufgabe. Die zeros()-Funktion von NumPy vereinfacht dies. Sie akzeptiert die Form des Arrays (eine einzelne Ganzzahl für 1D oder ein Tupel für höhere Dimensionen) und ein optionales dtype-Argument, um den Datentyp anzugeben.

import numpy as np

# 1D Array mit Nullen
zeros_1d = np.zeros(5)
print("1D Null-Array:n", zeros_1d)

# 2D Array mit Nullen
zeros_2d = np.zeros((3, 4), dtype=int) # Expliziter Datentyp für Klarheit
print("n2D Null-Array:n", zeros_2d)

Arrays mit Einsen erstellen

Ähnlich erstellt ones() Arrays, die mit Einsen initialisiert sind. Es verwendet die gleichen Argumente wie zeros(): Form und Datentyp.

import numpy as np

# 1D Array mit Einsen
ones_1d = np.ones(4, dtype=float) # Expliziter Datentyp ist gute Praxis
print("1D Eins-Array:n", ones_1d)

# 2D Array mit Einsen
ones_2d = np.ones((2, 3))
print("n2D Eins-Array:n", ones_2d)

Einheits- und Diagonalmatrizen erstellen

Die Funktion eye() erzeugt Arrays mit Einsen entlang der Hauptdiagonale und Nullen an anderer Stelle (eine Einheitsmatrix für quadratische Arrays). Ein optionales k-Argument ermöglicht die Angabe eines Offsets für die Diagonale.

import numpy as np

# 3x3 Einheitsmatrix
identity_matrix = np.eye(3)
print("Einheitsmatrix:n", identity_matrix)

# 3x3 Matrix mit Einsen auf der Diagonale, um 1 verschoben
offset_diagonal = np.eye(3, k=1)  # k=1 verschiebt die Diagonale um eine Position nach rechts
print("nDiagonale um 1 verschoben:n", offset_diagonal)

Dreiecksmatrizen erstellen

NumPy bietet triu() (obere Dreiecksmatrix) und tril() (untere Dreiecksmatrix), um dreieckige Teile von Arrays zu extrahieren oder zu erstellen. Elemente unter (triu) oder über (tril) der Hauptdiagonale werden zu Null.

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

upper_triangular = np.triu(array)
print("Obere Dreiecksmatrix:n", upper_triangular)

lower_triangular = np.tril(array)
print("nUntere Dreiecksmatrix:n", lower_triangular)

Arrays mit einem festgelegten Füllwert erstellen

Mit der Funktion full() können Sie Arrays erstellen, die mit einem beliebigen angegebenen Wert gefüllt sind.

import numpy as np

filled_array = np.full((2,3), 7)
print(filled_array)

Arrays mit Zufallswerten erstellen

Das random-Modul von NumPy bietet Funktionen zum Erstellen von Arrays mit Zufallszahlen aus verschiedenen Verteilungen. Beispielsweise erstellt rand() ein Array mit Zufallszahlen zwischen 0 und 1.

import numpy as np

random_array = np.random.rand(3, 2)
print(random_array)

Dieses Tutorial behandelt grundlegende Techniken zum Erstellen von NumPy-Arrays. Die Beherrschung dieser Techniken ist unerlässlich für die effiziente Datenmanipulation und -analyse im wissenschaftlichen Rechnen und in der Datenwissenschaft.