Numpy Crea array 2D

Numpy Crea Array 2d



Un array Numpy bidimensionale è definito da un elenco di elenchi Python. Proprio come una matrice Numpy a dimensione singola, tutti gli elementi in una matrice devono essere di un unico tipo. Se viene dichiarata una matrice NumPy con elenchi di più tipi, si verificherà la coercizione del tipo e tutti i valori verranno convertiti in un unico tipo. La coercizione del tipo è quella in cui i tipi di dati vengono convertiti dall'uno all'altro, è implicita o automatica. Negli array bidimensionali, le dimensioni possono essere più di due.

In parole semplici, possiamo definire l'array bidimensionale come un array all'interno di un altro array. Il suo indice inizia con '0' e termina con la dimensione dell'array '-1'. Gli array possono essere costruiti n volte all'interno degli array. Un array bidimensionale può cambiare dimensione sia verticalmente che orizzontalmente, in entrambe le direzioni.

Sintassi

La sintassi per dichiarare un array è la seguente:







nome_array = [ r_arr ] [ c_arr ]

array_name è il nome dell'array che vogliamo creare. Considerando che 'r_arr' sono le righe dell'array e 'c_arr' è la colonna dell'array. Questa sintassi ci consente di creare la posizione di memoria in cui verrà archiviato l'array, oppure possiamo dire che la posizione di memoria può essere riservata per l'array.



Esiste un altro metodo per dichiarare un array 2D:



nome_array = [ [ R1C1 , R1C2 , R1C3 , ... ] , [ R2C2 , R2C2 , R2C3 , ... ] , . . .. ]

Nella sintassi sopra, il nome dell'array è il nome dell'array in cui 'R1C1', 'R2C1', ... n sono gli elementi dell'array in cui 'R' indica le righe e 'c' indica le colonne. Come possiamo vedere nelle prime parentesi quadre, il numero di righe cambia mentre le colonne sono le stesse. Questo perché, all'interno dell'array, definiamo colonne utilizzando più array mentre le righe sono definite all'interno degli array interni.





Esempio n. 01: creazione di un array bidimensionale

Diamo un esempio pratico di creazione di un array bidimensionale e abbiamo un'idea migliore di come viene creato un array bidimensionale. Per creare un array 2D, importeremo prima la nostra libreria NumPy che ci consentirà di implementare alcuni pacchetti che NumPy ci fornisce per creare l'array. Successivamente, inizializzeremo una variabile che contiene l'array bidimensionale per creare un array. Passeremo la funzione np.array() che ci consente di creare qualsiasi tipo di array, sia esso 1D, 2D o così via. A quella funzione, passeremo più array all'interno di questo array che ci consente di creare un array bidimensionale.

Come possiamo vedere nello screenshot qui sotto, nella seconda riga, abbiamo passato tre array a quella funzione, il che significa che abbiamo tre righe e all'interno di quegli array abbiamo passato 6 elementi a ciascuno, il che significa che ci sono 6 colonne. Una cosa da notare è che passiamo sempre gli elementi tra parentesi quadre, il che significa che stiamo passando elementi di array e possiamo vedere che abbiamo passato più array all'interno del singolo array.



importare intontito come per esempio.

Vettore = per esempio. Vettore ( [ [ 1 , Due , 3 , 4 , 5 , 6 ] , [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] , [ 7 , 8 , 9 , 10 , undici , 12 ] ] )

Stampa ( Vettore )

Alla fine, abbiamo stampato l'array usando un'istruzione print. Come mostrato nello screenshot qui sotto, possiamo vedere che viene visualizzato l'array che contiene 3 righe e 6 colonne.

Esempio n. 02: accesso ai valori

Mentre studiavamo il metodo per creare array 2D, una cosa deve essere scattata nella nostra mente: come possiamo accedere agli elementi dell'array 2D? Mentre l'accesso all'elemento dell'array 2D non è un grosso problema. Numpy ci consente di manipolare gli elementi degli array con una semplice riga di codice che è:

Vettore [ indice di riga ] [ indice di colonna ]

L'array è il nome dell'array da cui dobbiamo accedere o recuperare i dati in cui l'indice di riga è la posizione di memoria della riga. E l'indice di colonna è la posizione della colonna a cui accedere, supponiamo di dover accedere all'elemento indice '2' della riga e all'elemento indice '0' di una colonna.

Come possiamo vedere nella figura seguente, abbiamo prima importato la libreria NumPy per accedere ai pacchetti di NumPy. Quindi, abbiamo dichiarato il nome della variabile 'array' che contiene l'array 2D e quindi gli abbiamo passato i valori che vogliamo archiviarvi. Per prima cosa abbiamo visualizzato l'array così com'è che abbiamo inizializzato. Quindi, abbiamo passato l'array con l'indice alla nostra istruzione print() che visualizzerà l'intero array memorizzato nell'indice '2'. Nella riga di codice successiva, abbiamo nuovamente passato l'array con due indici all'istruzione print(). La prima è la riga dell'array e la seconda è la colonna dell'array che è '0' e '2'.

importare intontito come per esempio.

Vettore = per esempio. Vettore ( [ [ 1 , Due , 3 , 4 , 5 , 6 ] , [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] , [ 7 , 8 , 9 , 10 , undici , 12 ] ] )

Stampa ( 'Display array:' , Vettore )

Stampa ( 'Visualizza la seconda riga:' , Vettore [ Due ] )

Stampa ( 'Visualizza la prima riga e l'elemento a 2 colonne:' , Vettore [ 0 ] [ Due ] )

Il seguente output viene restituito durante l'esecuzione del compilatore di codice che stampa l'array così com'è. Quindi, la seconda riga in base al codice. Infine, il compilatore restituisce l'elemento che è memorizzato all'indice “0” per le righe e all'indice “2” per la colonna.

Esempio #03: aggiornamento dei valori

Abbiamo già discusso la metodologia su come creare o accedere ai dati o agli elementi all'interno dell'array 2D, ma quando dobbiamo modificare gli elementi dell'array, possiamo semplicemente utilizzare il metodo fornito dai pacchetti NumPy che ci consentono per aggiornare il valore desiderato all'interno di una matrice.

Per aggiornare il valore, utilizziamo:

Vettore [ indice_riga ] [ indice_colonna ] = [ i valori ]

Nella sintassi sopra, l'array è il nome dell'array. L'indice di riga è il luogo o la posizione che modificheremo. L'indice di colonna è la posizione della colonna in cui viene aggiornato il valore, dove il valore è quello che deve essere aggiunto all'indice desiderato.

Come possiamo vedere, importiamo prima la nostra libreria NumPy. E quindi ha dichiarato un array di dimensioni 3×6 e ha passato i suoi valori interi. Quindi, abbiamo passato il valore '21' all'array, il che significa che vogliamo memorizzare il valore '21' nell'array su '0' di una riga e '2' di una colonna, il che significa che vogliamo archiviarlo nell'indice della prima riga e il 3 rd colonna dell'array. Quindi stampa entrambi gli array, quello originale e anche l'elemento che abbiamo memorizzato nell'array.

importare intontito come per esempio.

Vettore = per esempio. Vettore ( [ [ 1 , Due , 3 , 4 , 5 , 6 ] , [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] , [ 7 , 8 , 9 , 10 , undici , 12 ] ] )

Vettore [ 0 ] [ Due ] = ventuno

Stampa ( 'Display array:' , Vettore )

Stampa ( 'Visualizza la prima riga e l'elemento a 2 colonne:' , Vettore [ 0 ] [ Due ] )

Come mostrato di seguito, il valore viene aggiornato correttamente nell'array semplicemente aggiungendo una semplice riga di codice fornita dal pacchetto NumPy.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo spiegato diversi modi per creare array bidimensionali e come possiamo manipolarli usando le funzioni integrate di NumPy. Abbiamo discusso di come possiamo accedere agli elementi all'interno dell'array e aggiornarli. Numpy ci consente di creare e manipolare array multidimensionali da una singola riga di codice. Gli array Numpy sono più chiari ed efficaci degli elenchi Python.