Mẹo về Hướng dẫn dùng numpty definition python Hướng dẫn FULL Chi Tiết

You đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn dùng numpty definition python Hướng dẫn FULL được Update vào lúc : 2022-10-12 14:20:00 . Với phương châm chia sẻ Mẹo về trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi Read Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Ad lý giải và hướng dẫn lại nha.

Kinh Nghiệm Hướng dẫn Hướng dẫn dùng numpty definition python 2022

Bạn đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn dùng numpty definition python được Update vào lúc : 2022-10-12 14:20:29 . Với phương châm chia sẻ Bí quyết về trong nội dung nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc tài liệu vẫn ko hiểu thì hoàn toàn hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha.

Numpy (Numeric Python): là một thư viện toán học phổ cập và thỏa sức tự tin của Python. Cho phép thao tác hiệu suất cao với ma trận và mảng, nhất là tài liệu ma trận và mảng lớn với vận tốc xử lý nhanh hơn nhiều lần khi chỉ sử dụng “core Python” đơn thuần.

Nội dung chính

    Cài đặt thư viện Numpy
    Các thao tác với Numpy
    Lời kết

Hãy cùng tìm hiểu về thư viện này trong nội dung nội dung bài viết dưới đây:

Cài đặt thư viện Numpy

 – Mở Command Prompt và gõ lệnh: pip install numpy

Các thao tác với Numpy

1. Khai báo thư việnimport numpy as np2. Khởi tạo mảng

a) Khởi tạo mảng một chiều

#Khởi tạo mảng một chiều với kiểu tài liệu những thành phần là Integer

arr = np.array([1,3,4,5,6], dtype = int)

#Khởi tạo mảng một chiều với kiểu tài liệu mặc định

arr = np.array([1,3,4,5,6])

print(arr)

OUTPUT:

[1 3 4 5 6]

b) Khởi tạo mảng hai chiều

arr1 = np.array([(4,5,6), (1,2,3)], dtype = int)

print(arr1)

OUTPUT:

[[4 5 6]

 [1 2 3]]

c) Khởi tạo mảng ba chiều

arr2 = np.array(([(2,4,0,6), (4,7,5,6)],

[(0,3,2,1), (9,4,5,6)],

[(5,8,6,4), (1,4,6,8)]), dtype = int)

print(arr2)

OUTPUT:

[[[2 4 0 6]

  [4 7 5 6]]

 [[0 3 2 1]

  [9 4 5 6]]

 [[5 8 6 4]

  [1 4 6 8]]]

d) Khởi

tạo với những hàm có sẵn

3. Thao tác với mảng

    dtype: Kiểu tài liệu của thành phần trong mảng.
    shape: Kích thước của mảng.
    size: Số thành phần trong mảng.
    ndim: Số chiều của mảng.

print(“Kiểu tài liệu của thành phần trong mảng:”, arr2.dtype)

print(“Kích thước của mảng:”, arr2.shape)

print(“Số thành phần trong mảng:”, arr2.size)

print(“Số chiều của mảng:”, arr2.ndim)

Output:

Kiểu tài liệu của thành phần trong mảng: int32

Kích thước của mảng: (3, 2, 4)

Số thành phần trong mảng: 24

Số chiều của mảng: 3

Truy cập thành phần trong mảng

Các thành phần trong mảng được đánh số từ 0 trở đi

print(“arr[2]=”, arr[2])

print(“arr1[1:2]=”, arr1[1,2])

print(“arr2[1,2,3]=”, arr2[1,1,3])

print(“arr[0:3]=”, arr[0:3])

print(“arr1[:,:1]=”, arr1[:,:2])​

Output

arr[2]= 4

arr1[1:2]= 3

arr2[1,2,3]= 6

arr[0:3]= [1 3 4]

arr1[:,:1]=

[[4 5]

            [1 2]]

Đọc mảng từ file .txt

diem_2a = np.loadtxt(‘Diem_2A.txt’, dtype = int, delimiter=”,”) #ở đây toàn bộ thành phần là số nguyên nên mình để kiểu int cho dễ nhìn, những thành phần phân tách nhau bởi dấu “,”

print(“File tài liệu điểm lớp 2A:n”, diem_2a)

Output

Các hàm thống kê

    arr.max() hoặc np.max(arr): Lấy giá trị lớn số 1 của mảng arr.
    arr.min() hoặc np.min(arr): Lấy giá trị nhỏ nhất của mảng arr.
    arr.sum() hoặc

    np.sum(arr):

    Tổng toàn bộ những thành phần trong mảng arr.
    arr.mean() hoặc np.mean(arr): Trung bình cộng của toàn bộ những thành phần trong mảng arr.
    np.median(arr): Trả về giá trị trung vị của mảng arr.

print(“Giá trị lớn số 1 của mảng arr là:”, np.max(arr))

print(“Giá trị nhỏ nhất của mảng arr là:”, np.min(arr))

print(“Tổng toàn bộ những thành phần của mảng arr là:”, np.sum(arr))

print(“Trung bình cộng toàn bộ những thành phần của mảng arr là:”, np.mean(arr))

print(“Giá trị trung vị của mảng arr là:”, np.median(arr))

Output:

Giá trị lớn số 1 của mảng arr là: 6

Giá trị nhỏ nhất của mảng arr là: 1

Tổng toàn bộ những thành phần của mảng arr là: 19

Trung bình cộng toàn bộ những thành phần của mảng arr là: 3.8

Giá trị trung vị của mảng arr là: 4.0

NumPy dtype

Basic Type

Available Numpy types

Comments

Boolean

bool

Elements are 1 byte in size.

Integer

int8, int16, int32, int64, int128, int

int defaults to the size of int in C for the platform.

Unsigned Integer

uint8, uint16, uint32, uint64, uint128, uint

uint defaults to the size of unsigned int in c for the platform.

Float

float32, float64, float,

longfloat

Float is always a double precision floating point value (64 bits). longfloat represents large precision floats. Its size is platform dependent.

Complex

complex64, complex128, complex

The real and complex elements of a complex64 are each represented by a single precision (32 bit) value for a total size of 64 bits.

Strings

str, unicode

Unicode is always UTF32 (UCS4)

Object

object

Represent items in array as Python objects.

Records

void

Used for arbitrary data structures in record arrays.

Toán tử trong NumPy Array

a = np.array([2,1,3,4,5])
Toán tử
Ví dụ

Kết quả

 (+) Một số với mảng

3 + arr

arr +3

[4, 6, 7, 8, 9]

(+) Mảng với mảng

arr + a

a + arr

[3, 4, 7, 9, 11]

(-) Một số với mảng

arr – 3

3 – arr

[-2, 0, 1, 2, 3]

[2, 0, -1, -2, -3]

(-) Mảng với mảng

arr – a

a – arr

[-1, 2, 1, 1, 1]

[1, -2, -1, -1, -1]

(*) Một số với mảng

arr * 3

3 * arr

[3, 9, 12, 15, 18]

(*) Mảng với mảng

arr * a

a * arr

[2, 3, 12, 20, 30]

(/) Một số với mảng

arr / 3

3 / arr

[0.33333333, 1., 1.33333333, 1.66666667, 2.]

[3.,   1.,   0.75, 0.6,  0.5]

(/) Mảng với mảng

arr / a

a / arr

[0.5, 3., 1.33333333, 1.25, 1.2]

[2., 0.33333333, 0.75, 0.8, 0.83333333]

Hạng của ma trận

np.rank(arr)

np.rank(arr1)

1

2

Lời kết

Như vậy là tôi đã trình làng cơ bản cho bạn về thư viện NumPy trong Python, nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về thư viện NumPy thì bạn hoàn toàn hoàn toàn có thể vào ĐÂY để tìm hiểu thêm thêm. Ở bài sau mình sẽ trình làng cho những bạn về phong thái xử lý tài liệu với thư viện Pandas.

Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung nội dung bài viết Hướng dẫn dùng numpty definition python

programming

python

Reply
6
0
Chia sẻ

Chia Sẻ Link Down Hướng dẫn dùng numpty definition python miễn phí

Bạn vừa tìm hiểu thêm Post Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Review Hướng dẫn dùng numpty definition python tiên tiến và phát triển và tăng trưởng nhất Share Link Cập nhật Hướng dẫn dùng numpty definition python miễn phí.

Thảo Luận vướng mắc về Hướng dẫn dùng numpty definition python

Nếu sau khi đọc nội dung nội dung bài viết Hướng dẫn dùng numpty definition python vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha

#Hướng #dẫn #dùng #numpty #definition #python

Related posts:

4489

Clip Hướng dẫn dùng numpty definition python Hướng dẫn FULL ?

Bạn vừa tìm hiểu thêm tài liệu Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Video Hướng dẫn dùng numpty definition python Hướng dẫn FULL tiên tiến và phát triển nhất

Chia Sẻ Link Down Hướng dẫn dùng numpty definition python Hướng dẫn FULL miễn phí

Heros đang tìm một số trong những Chia SẻLink Tải Hướng dẫn dùng numpty definition python Hướng dẫn FULL miễn phí.

Giải đáp vướng mắc về Hướng dẫn dùng numpty definition python Hướng dẫn FULL

Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Hướng dẫn dùng numpty definition python Hướng dẫn FULL vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Ad lý giải và hướng dẫn lại nha
#Hướng #dẫn #dùng #numpty #definition #python #Hướng #dẫn #FULL