Создание массивов NumPy: Полное руководство

NumPy — это базовая библиотека в экосистеме научных вычислений Python. Ее сила заключается в ndarray (n-мерном массиве), высокоэффективной структуре данных, обеспечивающей быстрые числовые вычисления на больших наборах данных. В этом руководстве рассматривается создание различных массивов NumPy, сфокусируясь на нескольких основных типах массивов.

Оглавление

1. Создание массивов из нулей
2. Создание массивов из единиц
3. Создание единичных и диагональных массивов
4. Создание треугольных массивов
5. Создание массивов с заданным заполняющим значением
6. Создание массивов со случайными значениями

Создание массивов из нулей

Генерация массивов, заполненных нулями, — частая задача. Функция zeros() NumPy упрощает это. Она принимает форму массива (одно целое число для 1D или кортеж для более высоких измерений) и необязательный аргумент dtype для указания типа данных.

import numpy as np

# Одномерный массив из нулей
zeros_1d = np.zeros(5)
print("Одномерный массив нулей:n", zeros_1d)

# Двумерный массив из нулей
zeros_2d = np.zeros((3, 4), dtype=int) # Явное указание dtype для ясности
print("nДвумерный массив нулей:n", zeros_2d)

Создание массивов из единиц

Аналогично, ones() создает массивы, инициализированные единицами. Она использует те же аргументы, что и zeros(): форму и тип данных.

import numpy as np

# Одномерный массив из единиц
ones_1d = np.ones(4, dtype=float) # Явное указание dtype — хорошая практика
print("Одномерный массив единиц:n", ones_1d)

# Двумерный массив из единиц
ones_2d = np.ones((2, 3))
print("nДвумерный массив единиц:n", ones_2d)

Создание единичных и диагональных массивов

Функция eye() генерирует массивы с единицами на главной диагонали и нулями в остальных местах (единичная матрица для квадратных массивов). Необязательный аргумент k позволяет указать смещение для диагонали.

import numpy as np

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

# 3x3 матрица с единицами на диагонали, смещенной на 1
offset_diagonal = np.eye(3, k=1)  # k=1 сдвигает диагональ на одну позицию вправо
print("nДиагональ, смещенная на 1:n", offset_diagonal)

Создание треугольных массивов

NumPy предоставляет triu() (верхняя треугольная) и tril() (нижняя треугольная) для извлечения или создания треугольных частей массивов. Элементы ниже (triu) или выше (tril) главной диагонали становятся нулями.

import numpy as np

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

upper_triangular = np.triu(array)
print("Верхняя треугольная матрица:n", upper_triangular)

lower_triangular = np.tril(array)
print("nНижняя треугольная матрица:n", lower_triangular)

Создание массивов с заданным заполняющим значением

Функция full() позволяет создавать массивы, заполненные любым заданным значением.

import numpy as np

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

Создание массивов со случайными значениями

Модуль random NumPy предоставляет функции для создания массивов со случайными числами из различных распределений. Например, rand() создает массив случайных чисел с плавающей точкой от 0 до 1.

import numpy as np

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

В этом руководстве рассматриваются основные методы создания массивов NumPy. Овладение ими является необходимым условием для эффективной обработки и анализа данных в научных вычислениях и data science.