Numpyアレイ操作には、プロパティの作成、表示、形狀の変更、ステッチと分割が含まれます。 1.作成方法には、ゼロ、ゼロ、範囲、リンスケースなどのリスト変換と組み込み関數(shù)が含まれます。 2。屬性を表示する場合、形狀、ndim、dtype、およびサイズを通じて構(gòu)造を理解できます。 3.利用可能な再シャープ、ラベル、フラット化、インデックスの割り當てを変更し、ビューとコピーの違いに注意してください。 4.スプライシングにはHSTACKとVSTACKを使用し、マルチダタセット処理に適したHSPlitとVSplitを分割に使用します。これらの一般的に使用される操作を習(xí)得すると、科學(xué)的コンピューティング効率が大幅に向上する可能性があります。
Numpyアレイの処理は、Pythonの科學(xué)的コンピューティングとデータ分析の基礎(chǔ)です。 Numpyに関與し始めたばかりの場合、配列の作成と操作は少し複雑であると感じるかもしれませんが、実際、いくつかの重要な方法を習(xí)得することですぐに始めることができます。
numpy配列を作成します
配列の作成は、最も基本的な操作の1つです。最も一般的な方法は、Pythonのリストまたはタプルから変換することです。
npとしてnumpyをインポートします arr = np.array（[1、2、3]）＃1D配列Matrix = np.Array（[[1、2]、[3、4]]）＃2Dアレイ
この方法に加えて、組み込み関數(shù)を使用して、特定の構(gòu)造の配列を生成することもできます。
-
np.zeros((3, 2))：3行、2列、すべてのゼロアレイを作成します np.ones((2, 2))：2x2 All-One Arrayを作成しますnp.arange(0, 10, 2)：範囲と同様に、2から2（含まれていない）のステップでアレイを生成します。-
np.linspace(0, 1, 5)：0?1の間で5つの數(shù)値を等しく生成します
これらの方法は、ほとんどの初期化のニーズを満たすことができ、円形構(gòu)造を使用するよりもはるかに効率的です。
配列の基本的なプロパティを表示します
配列を作成した後、通常、形狀、データ型、寸法など、その基本構(gòu)造を理解する必要があります。
arr = np.array（[[1、2、3]、[4、5、6]]） print（arr.shape）＃出力（2、3）、2行と3列を表すprint（arr.ndim）＃出力2、2次元配列印刷（arr.dtype）＃出力Int64を表し、要素タイプの印刷（arr.size）＃出力6を表し、合計6個の要素を表します。
これらのプロパティは、大規(guī)模なデータセットをデバッグまたは処理する場合に非常に便利であり、配列が期待に沿っているかどうかをすばやく判斷するのに役立ちます。
配列の形狀と內(nèi)容を変更します
Numpyは、配列の形狀とコンテンツを変更するさまざまな方法を提供します。
-
.reshape()を使用して、配列構(gòu)造を変更します .ravel()または.flatten()を使用してアレイを平らにします- インデックスとタイルを使用して部分値を変更します
例えば：
arr = np.arange（6） reshapeed = arr.reshape（2、3） ＃変換された特定の位置の値を変更[0、1] = 99
.ravel()元の配列のビューを返し、 .flatten()コピーを返すことに注意してください。これはデータを処理するときに無視するのは簡単ですが、後続の操作後に元のデータが変更されるかどうかに影響します。
配列のスプライシングと分割
複數(shù)の配列を使用する場合、それらをマージまたは引き裂く必要がある場合があります。 numpyはいくつかの実用的な機能を提供します：
- 水平スプライシング：
np.hstack((a, b)) - 垂直スプライシング：
np.vstack((a, b)) - 分割配列：
np.hsplit()およびnp.vsplit()
例えば：
a = np.array（[[1、2]、[3、4]]） b = np.array（[[5、6]、[7、8]]） combined = np.vstack（（a、b））＃4行と2列の配列にマージ
この種の操作は、畫像処理や機械學(xué)習(xí)トレーニングデータのステッチなどのバッチロードデータを処理する場合に特に一般的です。
基本的にそれだけです。 Numpyアレイの作成と操作はさまざまなものであるように見えますが、一般的な機能に精通したら、非常に柔軟で効率的になります。最初は、いくつかの作成方法と変形操作を?qū)g踐すると、後で使いやすくなります。
以上がPythonでNumpyアレイを作成および操作しますの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達した後、それらは再作成する必要があり、発電機はそれを一度しか通過できません。
PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報であり、パラメーターチェック、ステータス確認などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補助デバッグにのみ利用できます。
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標準のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
