Để tạo mảng một chiều gồm các số 0, hãy chuyển số phần tử làm giá trị cho tham số
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]Trong ví dụ này, chúng ta sẽ tạo một mảng có numpy với 8 số không
Chương trình Python
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]đầu ra
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Mảng Numpy [1 chiều] có kích thước
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]ví dụ 2. Python Numpy Zeros Array – Hai chiều
Để tạo một mảng hai chiều các số 0, hãy chuyển hình i. e. , số hàng và cột làm giá trị cho tham số
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]Trong ví dụ này, chúng ta sẽ tạo một mảng numpy với
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]Chương trình Python
import numpy as np
#create 2D numpy array with zeros
a = np.zeros[[3, 4]]
#print numpy array
print[a]Vui lòng lưu ý rằng chúng tôi đã cung cấp hình dạng dưới dạng một bộ số nguyên
đầu ra
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]Mảng Numpy [2 chiều] của hình dạng
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]ví dụ 3. Python Numpy Zeros Array – Ba chiều
Để tạo một mảng ba chiều gồm các số 0, hãy chuyển hình dạng dưới dạng tuple cho tham số
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]Trong ví dụ này, chúng ta sẽ tạo một mảng numpy có hình dạng
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Chương trình Python
import numpy as np
#create 3D numpy array with zeros
a = np.zeros[[3, 2, 4]]
#print numpy array
print[a]Vui lòng lưu ý rằng chúng tôi đã cung cấp hình dạng dưới dạng một bộ số nguyên
đầu ra
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Mảng Numpy [3 chiều] của hình dạng
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Ví dụ 4. Mảng Numpy Zeros của Python với kiểu dữ liệu cụ thể
Để tạo mảng numpy zeros với kiểu dữ liệu cụ thể, hãy chuyển kiểu dữ liệu được yêu cầu dưới dạng tham số
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Trong ví dụ này, chúng ta sẽ tạo một mảng có nhiều mảng với các số nguyên kiểu dữ liệu là 0
Chương trình Python
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]đầu ra
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Tóm lược
Trong bài viết về các ví dụ về Python này, chúng ta đã tạo mảng numpy có hình dạng và kiểu dữ liệu cụ thể và khởi tạo mảng bằng các số không
Một tuple là một chuỗi các đối tượng Python bất biến. Tuples là trình tự, giống như danh sách. Sự khác biệt chính giữa bộ dữ liệu và danh sách là bộ dữ liệu không thể thay đổi không giống như danh sách. Bộ dữ liệu sử dụng dấu ngoặc đơn, trong khi danh sách sử dụng dấu ngoặc vuông
Tạo một bộ dữ liệu đơn giản như đặt các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy khác nhau. Theo tùy chọn, bạn cũng có thể đặt các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy này giữa các dấu ngoặc đơn. Ví dụ -
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Tuple trống được viết dưới dạng hai dấu ngoặc đơn không chứa gì -
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Để viết một bộ chứa một giá trị duy nhất, bạn phải bao gồm dấu phẩy, mặc dù chỉ có một giá trị -
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Giống như chỉ mục chuỗi, chỉ mục bộ bắt đầu từ 0 và chúng có thể được cắt, nối, v.v.
Truy cập các giá trị trong Tuples
Để truy cập các giá trị trong bộ, hãy sử dụng dấu ngoặc vuông để cắt cùng với chỉ mục hoặc các chỉ mục để lấy giá trị có sẵn tại chỉ mục đó. Ví dụ -
Bản trình diễn trực tiếp[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Khi đoạn mã trên được thực thi, nó tạo ra kết quả sau -
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]Cập nhật Tuples
Bộ dữ liệu là bất biến, có nghĩa là bạn không thể cập nhật hoặc thay đổi giá trị của các phần tử bộ dữ liệu. Bạn có thể lấy các phần của các bộ dữ liệu hiện có để tạo các bộ dữ liệu mới như ví dụ sau minh họa -
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]Khi đoạn mã trên được thực thi, nó tạo ra kết quả sau -
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]Xóa phần tử Tuple
Không thể loại bỏ các phần tử tuple riêng lẻ. Tất nhiên, không có gì sai khi kết hợp một bộ dữ liệu khác với các phần tử không mong muốn bị loại bỏ
Để loại bỏ rõ ràng toàn bộ bộ dữ liệu, chỉ cần sử dụng câu lệnh del. Ví dụ -
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]Điều này tạo ra kết quả sau
Lưu ý - Một ngoại lệ được đưa ra. Điều này là do sau del tup, tuple không còn tồn tại nữa
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]Hoạt động Tuples cơ bản
Các bộ dữ liệu phản hồi các toán tử + và * giống như các chuỗi;
Trên thực tế, các bộ đáp ứng tất cả các thao tác trình tự chung mà chúng ta đã sử dụng trên các chuỗi trong chương trước
Python ExpressionResultsDescriptionlen[[1, 2, 3]]3Length[1, 2, 3] + [4, 5, 6][1, 2, 3, 4, 5, 6]Concatenation['Xin chào. ',] * 4['Xin chào. ', 'Xin chào. ', 'Xin chào. ', 'Xin chào. ']Lặp lại3 trong [1, 2, 3]TrueMembershipcho x trong [1,2,3]. print[x, end = '']1 2 3Lặp lạiLập chỉ mục, cắt lát và ma trận
Vì các bộ dữ liệu là các chuỗi, nên việc lập chỉ mục và cắt lớp hoạt động theo cùng một cách đối với các bộ dữ liệu cũng như đối với các chuỗi, giả sử đầu vào sau đây -
import numpy as np
#create numpy array with zeros
a = np.zeros[8]
#print numpy array
print[a]Không có dấu phân cách kèm theo
Không có Dấu phân cách kèm theo là bất kỳ tập hợp nhiều đối tượng nào, được phân tách bằng dấu phẩy, được viết mà không có ký hiệu xác định, i. e. , dấu ngoặc đơn cho danh sách, dấu ngoặc đơn cho bộ dữ liệu, v.v. , mặc định là bộ dữ liệu, như được chỉ ra trong các ví dụ ngắn này