NUMPY ТИПЫ ДАННЫХ
NumPy - библиотека Python, предназначенная для научных вычислений с поддержкой многомерных массивов и матриц. Она предоставляет множество функций, который преобразовывают последовательности данных в массивы многомерных данных - ndarrays и предоставляет инструменты для работы с этими массивами.
В NumPy доступно множество типов данных, которые могут использоваться в ndarrays, включая числа с плавающей точкой, целые числа, булевы переменные и многое другое. Все типы данных должны быть явно указаны при создании массива.
Рассмотрим пример создания массива целых чисел:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
Этот код создаст одномерный массив, содержащий пять целых чисел:
[1 2 3 4 5]NumPy также предоставляет возможность создавать массивы с более сложными типами данных, такими как структурированные типы данных, которые могут содержать поля различных типов. Рассмотрим пример создания массива структурированных данных:
import numpy as np
dt = np.dtype([('name', 'S10'), ('age', int)])
arr = np.array([('John', 25), ('Jane', 30)], dtype=dt)
print(arr)
Этот код создаст одномерный массив, содержащий два элемента. Каждый элемент представляет собой совокупность двух значений - имени и возраста:
[('John', 25) ('Jane', 30)]
#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() - NumPy уроки
Learn NUMPY in 5 minutes - BEST Python Library!
NumPy Operations - Ultimate Guide to Methods and Functions for Beginners!
Data Type Objects, dtype in numpy
El tutorial más importante sobre NumPy 🥸
Анализ Данных на Python и Pandas
List Comprehension - BEST Python feature !!! Fast and Efficient
Python Learning Roadmap for Beginners - This is how I learned! - Vlog 4
Cómo usar NUMPY y qué son nd-ARRAYS 🐍💻 [Curso Python Data Science Español]
Новые материалы: