Получить логин и пароль (использовать пожизненно)


К списку категорий

  •   Шаг 3. Продолжаем изучать функции numpy.




    •   Описание

    Наша цель познакомится с другими функциями numpy, при помощи которых мы будем создавать массивы:

     

    Смотри короткое видео.

     



      Статья

    Мы рассмотрим другие функции numpy, которые так же создают массивы с разными показателями:

    numpy.zeros() - матрицы с нулями

    numpy.eye() - единичные матрицы

    numpy.diag() - создать диагональ массива

    numpy.random.rand - случайное распределение чисел

    numpy.empty()  - создание неиницилизируемого массива (используйте его, если точно знаете, что позже инициализируете массив.

    numpy.tile()  позволяет создать массив из меньшего массива
    повторять это несколько раз на основе параметра

    numpy.dtype  - Мы можем указать тип содержимого числового массива с помощью параметра dtype

     

    Перейти к шагу 3



      Код



    Пример кода, пояснение(смотреть курс)

    main.py

    
import numpy as np
ar = np.array([2, -1, 6, 3], dtype='float')
print(ar)
print(ar.dtype)
ar = np.array([2, 4, 6, 8])
print (ar.dtype)
sup = np.array(['горох', 'картофель', 'вода'], 'U')

print(sup.dtype)
arr = np.array([3, -2, 8.18])
print(arr.dtype)
print(arr.astype(int))
# bool
bar = np.array([True, False, True])
print(bar.dtype)





      Рекомендации

    Узнать больше в ленте Twitter и подписаться на Ютуб, получать новые видео.



    Обязательно дочитайте в документации, ссылки в курсе.



    2016-10-19 10:46:47+00:00



    К списку категорий