Как узнать длину массива python

Массивы в python

Зачастую в программах необходимо хранить и обрабатывать большое количество данных об объектах одного типа. В этом случае удобно использовать массивы. Массив — это набор объектов одного типа под общим именем (имя массива). Каждый объект (элемент массива) имеет свой номер (индекс), с помощью которого мы обращаемся к этому элементу массива.

Работа с массивами с заданным размером в Python

Объявление массива в Python известного размера
Массив с определенным числом элементов N в Python объявляется так, при этом всем элементам массива присваивается нулевое значение
Название массива = [0]*N
Задание значений элементов массива в python.
Задать значение элементов массива можно при объявлении массива. Это делается так
Название массива = [элемент №1, элемент №2, элемент №3,…]
Название массива[индекс элемента массива] = значение элемента
При этом массив будет иметь фиксированный размер согласно количеству элементов.
Пример. Задание значений элементов массива в Python двумя способами.
Способ №1.
a = [0, 1, 2, 3, 4]
Способ №2.
a[0] = 0
a[1] = 1
a[2] = 2
a[3] = 3
a[4] = 4
Таблица основных типов данных в Python.

При работе с массивами удобно использовать цикл for для перебора всех элементов массива.
a = [0] * размер массива
for i in range(размер массива):
a[i] = выражение

Размер массива в Питон можно узнать с помощью команды len(имя массива)
Пример программы на Python, которая вводит массив с клавиатуры, обрабатывает элементы и выводит на экран измененный массив С клавиатуры вводятся все элементы массива, значения элементов увеличиваются в два раза. Выводим все значения элементов в консоль. Чтобы элементы массива выводились в одну строку через пробел, используем параметр end =» » в операторе вывода на экран print(a[i], end = » «)
a = [0] * 4
for i in range(len(a)):
i = str(i + 1)
print(«Введите элемент массива » + i, end = » «)
i = int(i)
i = i — 1
a[i] = int(input())
print(«»)
for i in range(len(a)):
a[i] = a[i] * 2
for i in range(len(a)):
print(a[i], end = » «)
Алгоритм поиска минимального значения массива в python
Нужно перебрать все элементы массива и каждый элемент сравнить с текущим минимумом. Если текущий элемент меньше текущего минимума, то этот элемент становится текущим минимумом.
Алгоритм поиска максимального значения массива в python.
Аналогично, для поиска максимального значения нужно перебрать и сравнить каждый элемент с текущим максимумом. Если текущий элемент больше текущего максимума, то текущий максимум приравнивается к этому элементу.
Пример. Программа запрашивает значения элементов массива и выводит минимальное и максимальное значения на экран.
a = [0] * 9
for i in range(len(a) — 1):
i = str(i + 1)
print(«Введите элемент массива » + i, end = » «)
i = int(i)
a[i] = int(input())

min = a[0]
max = a[0]

for i in range(len(a)):
if (a[i ] < min):
min = a[i]
if (a[i] > max):
max = a[i]
min = str(min)
max = str(max)

print(«Минимальное значение = » + min)
print(«Максимальное значение = » + max)

Работа с массивами с изменяемым размером в python

Как правило в программах Python размер массива не четко задан, может вводиться с клавиатуры, может изменяться и размер массива, элементы могут добавляться и удаляться.
Для работы с массивами изменяемого размера в Python используется специальное объявление массива
Объявление массива с неизвестным числом элементов в python
Имя массива=[]
Задание массива явно
Имя массива=[значение первого элемента, значение второго,….]
Вывод всего массива в python
print(имя массива)
Например
a=[]
a=[10,2,3]
print(a)
[10, 2, 3]
Добавление элемента в конец массива вpython
Имя массива.append(значение)
Например
a=[]
a=[10,2,3]
print(a)
a.append(7)
print(a)
будет выведено на экран
[10, 2, 3]
[10, 2, 3, 7]
Ввод массива с клавиатуры в python
Для ввода массива с неизвестным числом элементов в python в программе запрашивается чилсо элементов, а затем в цикле for добавляется элементы с помощью команды имямассива.append()
a=[]
n=int(input())
for i in range(n):
a.append(int(input()))
print(a)
Для определения длины массива в python используется команда len(имя массива)
Вывод поэлементно массива на экран в Python
Вывод массива неизвестной длины осуществляется в цикле for, верхняя граница цикла определятся с помощью команды len(имя массива)
for i in range(len(a)):
print(a[i])
Для удаления элемента массива в python используется команда
Имя массива.remove(номер элемента который нужно удалить)
Например
a=[]
a=[1,2,3]
print(a)
a.remove(1)
print(a)
выведет на экран
[1, 2, 3]
[2, 3]
Сортировка массива в python
Для сортировки числового массива по возрастанию в python используется команда
имя массива.sort()

Пример программы на Python ввода массива, вывода массива и сортировки массива
a=[]
n=int(input())
for i in range(n):
a.append(int(input()))
print(‘массив’)
for i in range(len(a)):
print(a[i])
a.sort()
print(‘отсортированный массив’)
for i in range(len(a)):
print(a[i])

Вернуться к содержанию Следующая тема Работа с модулями в Питон

Массивы в Python

В Python нет встроенного типа «массив», но вместо него можно использовать встроенный тип «список» (list). Также при использовании библиотеки NumPy можно создавать объект типа «массив» (Ndarray). Далее о каждом из этих двух вариантов подробнее.

Списки (list)

Список представляет собой тип, который может хранить любое количество элементов разных типов. Создать список в Python можно несколькими способами:

Создание

• Создание пустого списка:

names = []

names = list()

• Создание списка с элементами:

names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга']

• Создание списка на основе другого списка:

names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга'] new_names = list(names)

• Создание списка повторением какого-либо элемента или другого списка:

names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга'] new_names = names * 2

• Создание списка с помощью конструкции range():

numbers = list(range(10))

Функция range(10) возвращает числа от 0 до 9, на основе которых создаётся новый список.

Обращение к элементу

Обращение к элементу списка производится по индексу элемента:

names[0]

Индексы элементов начинаются с нулевого, то есть первый элемент списка имеет индекс «0», а второй — «1».

Обход элементов

Элементы списка можно обходить циклами for и while:

for name in names: print(name)

Сравнение

Списки можно сравнивать между собой. Для того, чтобы два списка считались равными, они должны иметь одинаковый состав. К примеру, следующие два списка будут равны, не смотря на разные способы их создания:

list1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] list2 = list(range(10))

Размерность

Список в Python может быть как одномерным, так и многомерным. Выше были приведены примеры одномерных списков. Чтобы список был многомерным, например, двухмерным, каждый элемент списка должен представлять собой другой список:

names = [['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]]

В данном примере список состоит из трёх списков, каждый из которых содержит имя и возраст. Аналогично можно создавать списки с большим количеством измерений — с большим количеством уровней вложенности.

Для получения элемента многомерного списка, нужно указывать столько индексов, сколько измерений необходимо использовать для описания элемента:

names = [['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]] names[1][0]

Преобразование

Двумерный список можно преобразовать в словарь с парами «ключ-значение»:

names = [['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]] new_dict = dict(names)

Матрицы

Двумерный список является матрицей, которую визуально можно представить в следующем виде:

В данном примере переменная А содержит двумерный список, т.е. список списков, каждый из которых состоит из трёх элементов. Тип list в Python не поддерживает работу со списками как с матрицами, но, тем не менее, позволяет матрицы хранить.

Массивы NumPy (Ndarray)

Создание

Для использования класса Ndarray предварительно необходимо импортировать библиотеку numpy:

import numpy as np

Для создания массива используется функция модуля numpy — array():

import numpy as np new_array = np.array(['Иван', 'Женя', 'Ольга'])

В первый параметр функции array() передаётся список, поэтому способов создания столько же, сколько способов создания списков. При передаче в параметр многомерного списка будет создан многомерный массив:

import numpy as np new_array = np.array([['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]])

Тип значения элементов

В данном примере элементы массива были приведены к строковому типу, так как каждый список главного списка содержал строковое значение. Тип значения элементов массива можно переопределять при создании массива, указывая его вторым параметром функции array():

import numpy as np new_array = np.array([['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]], dtype=np.str)

Обращение к элементам

Обращение к элементам массива Ndarray производится аналогично получение элемента в многомерном списке.

Атрибуты класса Ndarray

Далее рассмотрим атрибуты класса Ndarray:

• ndim — число измерений (осей) массива;
• shape — размерность массива. Это tuple, содержащий натуральные числа (n, m) — длины массива по каждой оси (n — высота, m — ширина). Число элементов кортежа shape равно ndim.
• size — количество элементов в массиве, равно произведению всех элементов атрибута shape;
• dtype — тип элементов массива. NumPy предоставляет возможность использовать как встроенные типы, например: bool_, character, int8, int16, int32, int64, float8, float16, float32, float64, complex64, object_, так и собственные типы данных, в том числе и составные;
• itemsize — размер каждого элемента массива в байтах;
• data — буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно не нужно использовать этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.

Изменение размерности

Размерность массива darray в Python можно изменять методом reshape():

import numpy as np new_array = np.array([['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]], dtype=np.str) new_array.reshape(2, 3)

При этом количество элементов должно позволять это сделать, т.е. произведение элементов атрибута shape до и после изменения размера должно быть одинаковым. К примеру, нельзя изменить размерность массива с (3, 4) на (2, 5), но можно изменить её на (2, 6).

Библиотека Numpy. Расчет статистик по данным в массиве

Библиотека Numpy предоставляет функции для расчета простых статистик: среднее значение, медиана, стандартное отклонение и т.п. Вопросу использования данных функций посвящен этот урок.

• Введение
• Размерность массива
• Общие правила при работе с массивами Numpy
  • • Вызов функции расчета статистики
    • Расчет статистик по строкам или столбцам массива

    Введение

    Импортируйте библиотеку Numpy , если вы еще этого не сделали.

    >>> import numpy as np

    Для начала создадим матрицу, которая нам понадобится в работе.

    >>> m = np.matrix('1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 1 5 7') >>> print(m) [[1 2 3 4] [5 6 7 8] [9 1 5 7]]

    В этом случае будет создан объект типа matrix .

    >>> type(m)

    Если вы уже работали с Numpy , это может для вас быть чем-то новым. В Numpy , как правило, приходится работать с объектами класса ndarray . Мы выбрали matrix из-за удобства объявления массива, т.к. matrix позволяет использование Matlab -подобный стиль, и, наверное, вам будет интересно познакомиться с чем-то новым. Для задач, рассматриваемых в рамках данной статьи, объекты matrix и ndarray одинаково хорошо подходят. Matix можно превратить в ndarray вот так:

    >>> m = np.array(m) >>> type(m)

    В любом случае наша таблица чисел будет выглядеть следующим образом.

    Размерность массива

    Для определения размерности массива Numpy используйте атрибут shape .

    >>> m.shape (3, 4)

    В результате мы получим кортеж из двух элементов, первый из них – это количество строк, второй – столбцов.

    Общие правила при работе с массивами Numpy

    Перед тем, как перейти к описанию функций расчета статистик необходимо, чтобы вы запомнили несколько важных вещей, касательно функций и массивов Numpy .

    Вызов функции расчета статистики

    Для расчета той или иной статистики, соответствующую функцию можно вызвать как метод объекта, с которым вы работаете. Для нашего массива это будет выглядеть так.

    >>> m.max() 9

    Тот же результат можно получить вызвав библиотечную функцию с соответствующим именем, передав ей в качестве аргумента массив.

    >>> np.max(m) 9

    Расчет статистик по строкам или столбцам массива

    Вызовем функцию вычисления статистики (максимальный элемент) без аргументов.

    >>> m.max() 9

    В этом случает будут обработаны все элементы массива.

    

    Если необходимо найти максимальный элемент в каждой строке, то для этого нужно передать в качестве аргумента параметр axis=1 .

    >>> m.max(axis=1) matrix([[4], [8], [9]])

    

    Для вычисления статистики по столбцам, передайте в качестве параметра аргумент axis=0 .

    >>> m.max(axis=0) matrix([[9, 6, 7, 8]])

    

    Функции (методы) для расчета статистик в Numpy

    Ниже, в таблице, приведены методы объекта ndarray (или matrix ), которые, как мы помним из раздела выше, могут быть также вызваны как функции библиотеки Numpy , для расчета статистик по данным массива.

    Имя метода	Описание
    argmax	Индексы элементов с максимальным значением (по осям)
    argmin	Индексы элементов с минимальным значением (по осям)
    max	Максимальные значения элементов (по осям)
    min	Минимальные значения элементов (по осям)
    mean	Средние значения элементов (по осям)
    prod	Произведение всех элементов (по осям)
    std	Стандартное отклонение (по осям)
    sum	Сумма всех элементов (по осям)
    var	Дисперсия (по осям)

    Вычислим некоторые из представленных выше статистик.

    >>> m.mean() 4.833333333333333 >>> m.mean(axis=1) matrix([[2.5], [6.5], [5.5]]) >>> m.sum() 58 >>> m.sum(axis=0) matrix([[15, 9, 15, 19]])

    P.S.

    Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

    >>

    Numpy. Матричные вычисления¶

    Numeric Python (NumPy)- это несколько модулей для вычислений с многомерными массивами, необходимых для многих численных приложений. Массив — это набор однородных элементов, доступных по индексам. Массивы модуля Numeric могут быть многомерными, то есть иметь более одной размерности. Количество размерностей и длина массива по каждой оси называются формой массива (shape). Размещение массива в памяти проводится в соответствии с опциями и может быть выполнено как в языке С (по последнему индексу), как в языке Fortran (по первому индексу) или беспорядочно.

    Особо подчеркнем отличие массива от набора данных (списка или кортежа). Величины, входящие в массив имеют одинаковый тип и их количество жестко задается при инициализации. Элементы массива не являются объектами, это переменные в обычном понимании этого слова. Массивы позволяют экономить память и увеличивать скорость работы с большим количеством однотипных данных.

    Как представлены массивы в Python? В Python массивы – это объекты, содержащие буфер данных и информацию о форме, размерности, типе данных и т.д. Как и у любого объекта, у массива можно менять атрибуты напрямую: array.shape=(2,3) или через вызов функции np.reshape(array,(2,3)). Такая же ситуация и с методами (функциями для массивов), заданными в этом классе, многие из них могут вызываться как методы array.resize(2,4) или как самостоятельные функции NumPy : np.resize(array,(2,4)). Некоторые функции являются только методами: array.flat, array.flatten, array.T. Для правильного использования таких функций, необходимо обращаться к их описанию.

    Типы данных¶

    В качестве элементов массива можно использовать множество типов, которые перечислены в таблице.

    Типы Int, UnsignedInteger, Float и Complex соответствуют наибольшим принятым на данной платформе значениям.

    Тип	Описание	Тип	Описание
    Логический		Числа с плавающей точкой
    bool_	Python bool	half
    bool8	8 бит	single	C float
    Целый		double	C double
    byte	C char	float_	Python float
    short	C short	longfloat	C long float
    intc	C int	float16	16 бит
    int_	Python int	float32	32 бит
    longlong	C long long	float64	64 бит
    intp	такой ,что может описывать указатели	float96	96 бит.
    int8	8 бит	float128	128 бит .
    int16	16 бит	Комплексные
    int32	32 бит	csingle
    int64	64 бит	complex_	Python complex
    Целый без знака (натуральное)		clongfloat
    ubyte	C unsigned char	complex64	два 32- битовых
    ushort	C unsigned short	complex128	два 64- битовых
    uintc	C unsigned int	complex192	два 96- битовых .
    uint	Python int	complex256	два 128-битовых
    ulonglong	C long long	Строки
    uintp	такой, что может описывать указатели	str_	Python str
    uint8	8 бит	unicode_	Python unicode
    uint16	16 бит	void
    uint32	32 бит	Объекты Python
    uint64	64 бит	object_	любой объект Python

    Операции для работы с массивами¶

    В NumPy реализовано много операций для работы с массивами:

    • создание, модификация массива (изменение формы, транспонирование, поэлементные операции),
    • выбор элементов,
    • операции с массивами (различные типы умножения), сравнение массивов
    • решение задач линейной алгебры (системы линейных уравнений, собственые вектора. собственные значения)
    • создание наборов случайных данных
    • быстрое преобразование Фурье

    Создание массивов¶

    В NumPy можно выделить три вида массивов:

    • произвольные многомерные массивы (array)
    • матрицы (matrix) – двухмерные квадратные массивы, для которых дополнительно определены операции возведения в степень и перемножения. Для работы с матрицами можно вместо “numpy” подключать “numpy.matrix”, в котором реализованы те же самые операции, только массивы – результаты операций будут приводится к типу “matrix”.
    • сетки (grid) – массивы, в которых записаны значения координат точек сети (обычно ортогональной). Сетки позволяют удобно вычислять значение функций многих переменных.

    Создание массивов из имеющихся данных¶

    Для создания массивов существует множество функций. Самая распространенная из них array() .

    >>> np.array([[1, 2], [3, 4]]) array([[1, 2], [3, 4]]) 

    • a — объект или массив
    • object — любой объект с упорядоченными данными
    • dtype — тип данных (если не указан определяется по данным объекта)
    • copy — да/нет, создать копию данных
    • order — – порядок размещения элементов в памяти (Си, Фортран, любой)
    • ndmin — минимальное число измерений (добавляет пустые массивы по недостающим измерениям)
    • buffer — объект буфера
    • count — число данных для чтения
    • offset — отступ от начала
    • file — объект файла
    • sep — шаг чтения файла
    • string — строка
    • function — функция. Вызывается function(i,j,k,**kwargs), где i,j,k – индексы ячейки массива
    • shape — форма массива
    • **kwargs — словарь параметров для функции
    • fname – имя файла
    • comments – символ коментария
    • delimiter – разделитель данных

    Создание сеток¶

    >>> np.arange(3.0) array([ 0., 1., 2.]) 

    >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5) array([ 2., 2.25, 2.5, 2.75, 3.]) 

    >>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, base=2.0) array([ 4., 5.03968, 6.34960, 8.]) 

    >>> X, Y = np.meshgrid([1,2,3], [4,5,7]) >>> X array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]) >>> Y array([[4, 4, 4], [5, 5, 5], [7, 7, 7]]) 

    >>> np.mgrid[0:5:3j,0:5:3j] array([[[0., 0., 0.], [2.5, 2.5, 2.5], [5., 5., 5.]], [[0., 2.5, 5.], [0., 2.5, 5.], [0., 2.5, 5.]]]) 

    >>> ogrid[0:5,0:5] [array([[0], [1], [2], [3], [4]]), array([[0, 1, 2, 3, 4]])] 

    • start – начало
    • stop – окончание (для «arrange» по умолчанию НЕ включается, для остальных функций — включается)
    • step – шаг
    • num – число точек в выходном наборе
    • endpoint – да/нет, включать крайнюю точку в набор данных
    • retstep – да/нет, добавить в данные величину интервала
    • x, y – одномерные массивы разбиения для осей.
    • base – основание логарифма

    Создание массивов определенного вида¶

    >>> np.empty([2, 2], dtype=int) array([[-1073741821, -1067949133], [ 496041986, 19249760]]) 

    >>> np.eye(3, k=1) array([[ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.], [ 0., 0., 0.]]) 

    >>> np.identity(3) array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) 

    >>> np.tri(3, 5, 2, dtype=int) array([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) 

    >>> np.tril([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9], [10,11,12]], -1) array([[ 0, 0, 0], [ 4, 0, 0], [ 7, 8, 0], [10, 11, 12]]) 

    >>> np.triu([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9], [10,11,12]], -1) array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 0, 8, 9], [ 0, 0, 12]]) 

    >>> x = np.array([1, 2, 3, 5]) >>> N = 3 >>> np.vander(x, N) array([[ 1, 1, 1], [ 4, 2, 1], [ 9, 3, 1], [25, 5, 1]]) 

    • shape – форма массива
    • dtype – тип данных
    • order – порядок размещения данных(Си, Фортран)
    • a – объект типа массива
    • N – число строк
    • M – число столбцов
    • k – задает диагональ (к=0 – главная, к>0 – смещение вверх, к
    • x – одномерный массив или список

    Трансформации массива без изменения элементов¶

    • a
    • newshape
    • order
    • start
    • axis1, axis2
    • shift
    • k
    • repeats

    Слияние и разделение массивов¶

    • tup – кортеж массивов
    • axis – ось
    • a – массив
    • indices_or_sections – размер порции при разделении

    Функции, определенные для массивов¶

    Алгебраические функции¶

    • x – массив
    • out – место для результата

    Тригонометрические функции¶

    Все тригонометрические функции работают с радианами.

    • x, x1, x2 – массивы
    • out – место для результата

    Функции двух аргументов (бинарные функции)¶

    Для правильной работы с логическими бинарными функциям (AND, OR) необходимо явно их записывать через функции модуля «NumPy», а не полагаться на встроенные функции питона.

    • x1, x2 – массивы
    • out – место для результата

    Бинарные функции поддерживают дополнительные методы, позволяющие накапливать значения результата различными способами.

    • accumulate() Аккумулирование результата.
    • outer() Внешнее «произведение».
    • reduce() Сокращение.
    • reduceat() Сокращение в заданных точках.

    Методы accumulate(), reduce() и reduceat() принимают необязательный аргумент — номер размерности, используемой для соответствующего действия. По умолчанию применяется нулевая размерность.

    Другие функций для массивов¶

    • func1d – функция для вектора
    • func – скалярная функция
    • axis – индекс оси
    • arr – массив
    • *args, **kw – дополнительные аргументы
    • nin – число входных параметров
    • nout – число выходных параметров
    • condlist — список условий
    • funclist – список функций (для каждого условия)

    Сортировка, поиск, подсчет¶

    • a – массив
    • axis – индекс оси для сортировки (по умолчанию «–1» — последняя ось)
    • kind – тип сортировки
    • order – индексы элементов, определяющие порядок сортировки
    • keys – (k,N) массив из k элементов размера (N). k “колонок” будут отсортированы. Последний элемент – первичный ключ для сортировки.
    • condition – матрица условий (маска)
    • x, y – массивы для выбора элементов
    • v – вектор
    • side – позиция для вставки элемента (слева или справа от найденного индекса)

    Дискретное преобразование Фурье (numpy.fft)¶

    • a — массив
    • s – число элементов вдоль каждого направления преобразования (если больше размерности, то дополняются нулями)
    • axes – последовательность осей для преобразования
    • n – ширина окна
    • d – шаг по частоте при выводе

    Линейная алгебра (numpy.linalg)¶

    Модуль numpy.linalg содержит алгоритмы линейной алгебры, в частности нахождение определителя матрицы, решений системы линейных уравнений, обращение матрицы, нахождение собственных чисел и собственных векторов матрицы, разложение матрицы на множители: Холецкого, сингулярное, метод наименьших квадратов и т.д.

    • a, b — матрицы
    • out — место для результата
    • ord – определяет способ вычисления нормы
    • axes – массив осей для суммирования
    • axis – индекс оси
    • subscripts – индексы для суммирования
    • *operands – список массивов
    • dtype – тип результата
    • offset – положение диагонали
    • mode — – выбор алгоритма разложения
    • full_matrices – составлять полные матрицы
    • compute_uv – выводить все матрицы
    • rcond – граница для отбрасывания маленьких собственных значений
    • ind – число индексов для вычисления обратной
    • UPLO — выбирает часть матрицы для работы

    Случайные величины (numpy.random)¶

    В модуле numpy.random собраны функции для генерации массивов случайных чисел различных распределений и свойств. Их можно применять для математического моделирования. Функция random() создает массивы из псевдослучайных чисел, равномерно распределенных в интервале (0, 1). Функция RandomArray.randint() для получения массива равномерно распределенных чисел из заданного интервала и заданной формы. Можно получать и случайные перестановки с помощью RandomArray.permutation(). Доступны и другие распределения для получения массива нормально распределенных величин с заданным средним и стандартным отклонением:

    Следующая таблица приводит основные функции модуля.

    seed([seed])- перезапуск генератора случайных чисел

    • size — число элементов по каждому измерению

    Статистика¶

    • a – массив
    • axis – индекс оси
    • out – место для результата
    • weights- веса
    • returned – дополнительно выдать сумму весов
    • dtype – тип данных для накопления суммы
    • overwrite_input – использовать входящий массив для промежуточных вычислений
    • ddof- дельта степеней свободы (см. описание)
    • x,y – данные (строки – переменные, колонки — наблюдения)
    • rowvar – если не 0, то строка переменные, колонки – наблюдения (если 0, то наоборот)
    • bias – определеяет нормировку, совместно с ddof
    • mode — – объем выводимых данных
    • old_behavior – совместимость со старой версией (без комплексного сопряжения)
    • bins – разбиение по интервалам
    • range – массив границ по x и по y
    • normed – нормированное
    • minlength – минимальное число интервалов при выводе

    Полиномы (numpy.polynomial)¶

    Модуль полиномов обеспечивает стандартные функции работы с полиномами разного вида. В нем реализованы полиномы Чебышева, Лежандра, Эрмита, Лагерра. Для полиномов определены стандартные арифметические функции ‘+’, ‘-‘, ‘*’, ‘//’, деление по модулю, деление с остатком, возведение в степень и вычисление значения полинома. Важно задавать область определения, т.к. часто свойства полинома (например при интерполяции) сохраняются только на определенном интервале. В зависимости от класса полинома, сохраняются коэффициенты разложения по полиномам определенного типа, что позволяет получать разложение функций в ряд по полиномам разного типа.

    • coef – массив коэффициентов в порядке увеличения
    • domain – область определения проецируется на окно
    • window – окно. Сдвигается и масштабируется до размера области определения

    Некоторые функции (например интерполяция данных) возвращают объект типа полином. У этого объекта есть набор методов, позволяющих извлекать и преобразовывать данные.

    • p – полином
    • x, y – набор данных для аппроксимации
    • deg – степень полинома
    • domain – область определения
    • rcond – относительное число обусловленности элементы матрицы интерполяции с собственными значениями меньшими данного будут отброшены.
    • full – выдавать дополнительную информацию о качестве полинома
    • w – веса точек
    • window – окно
    • roots – набор корней
    • m – порядок производной (интеграла)
    • k – константы интегрирования
    • lbnd – нижняя граница интервала интегрирования
    • n – число точек разбиения
    • size – число ненулевых коэффициентов

    Оглавление

    • Numpy. Матричные вычисления
      • Типы данных
      • Операции для работы с массивами
        • Создание массивов
          • Создание массивов из имеющихся данных
          • Создание сеток
          • Создание массивов определенного вида
          • Алгебраические функции
          • Тригонометрические функции
          • Функции двух аргументов (бинарные функции)
          • Другие функций для массивов
          Читать:

          Как выключить javascript в яндекс браузере