Как создать пустой и полный массив NumPy?
В этом уроке мы научимся создавать пустой и полный массив NumPy. NumPy означает числовой Python. Это библиотека Python, которая выполняет числовые вычисления. Он предоставляет объект многомерного массива. NumPy — популярная библиотека Python, используемая для работы с массивами. Он также имеет функции для работы в области линейной алгебры, сортировки и матриц и оптимизирован для работы с новейшими архитектурами ЦП.
NumPy очень быстр, поскольку написан на языке C, что делает его более эффективным для создания массивов. Массив представляет собой коллекцию элементов одного типа данных, хранящихся в памяти. К концу этого урока мы сможем научиться создавать как пустой, так и полный массив.
Синтаксис
Это синтаксис для создания полного массива и пустого массива.
numpy.full(order of array, fill_value, dtype = None) numpy.empty(order of array, dtype = None,) В этом синтаксисе мы использовали «numpy.full()» для создания полного массива и «numpy.empty()» для создания пустого массива. Порядок параметра массива представляет форму массива. Параметр fill_value и dtype не является обязательным. Fill_value может быть масштабатором или массивом, который будет присвоен массиву. Dtype показывает тип данных массива.
Пример 1
Вот пример, в котором мы использовали функцию np.empty() для создания пустого массива, а затем установили порядок массива 2*3. А затем мы показали массив с помощью функции print().
import numpy as np arr_empty = np.empty((2, 3)) print(arr_empty) Выход
[[6.93167257e-310 6.93171505e-310 6.93167256e-310] [6.93167256e-310 6.93167256e-310 6.93167256e-310]] Пример 2
В этом примере, в котором мы использовали функцию np.full() для создания массива, мы установили порядок массива 3*3. Затем мы заполнили значение 5. Наконец, мы отобразили массив с помощью функции print().
import numpy as np arr_full = np.full((3, 3), 5) print(arr_full) Выход
[[5 5 5] [5 5 5] [5 5 5]] Пример 3
В этом примере мы устанавливаем порядок массива 5*5, а затем устанавливаем тип данных «int», чтобы создать пустой целочисленный массив. Тогда как в полном массиве мы установили значение 7, а затем показали массив целочисленных значений.
import numpy as np arr_empty = np.empty((5, 5), dtype=int) print("Empty Array") print(arr_empty) arr_full = np.full([5, 5], 7, dtype=int) print("\n Full Array") print(arr_full) Выход
Empty Array [[4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408] [4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408] [4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408] [4607182418800017408 4617315517961601024 4617315517961601024 4621819117588971520 4621819117588971520] [4632233691727265792 4636737291354636288 4641240890982006784 4645744490609377280 4650248090236747776]] Full Array [[7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7]] Пример 4
В этом примере мы устанавливаем порядок массива 4*4, а затем устанавливаем тип данных с плавающей запятой, чтобы создать пустой массив с плавающей запятой. Тогда как в полном массиве мы установили значение 6,34, а затем показали массив плавающих значений.
import numpy as np arr_empty = np.empty((4, 4), dtype=float) print("Empty Array") print(arr_empty) arr_full = np.full([4, 4], 6.34, dtype=float) print("\n Full Array") print(arr_full) Выход
Empty Array [[ 1. -0.11756978 0.87175378 0.81794113] [-0.11756978 1. -0.4284401 -0.36612593] [ 0.87175378 -0.4284401 1. 0.96286543] [ 0.81794113 -0.36612593 0.96286543 1. ]] Full Array [[6.34 6.34 6.34 6.34] [6.34 6.34 6.34 6.34] [6.34 6.34 6.34 6.34] [6.34 6.34 6.34 6.34]] Заключение
Мы научились использовать NumPy для создания массивов. NumPy — известная библиотека для создания массивов. Работа с NumPy также включает в себя простые в использовании функции для математических вычислений над набором данных массива. Он имеет несколько модулей для выполнения основных и специальных математических функций в NumPy. Мы также можем объединить несколько библиотек с NumPy для улучшения массивов. В заключение отметим, что NumPy очень эффективен и быстр для создания массивов; разработчики могут дополнительно настроить его для конкретных целей.
Все права защищены. © Linux-Console.net • 2019-2023
Массивы
Массив (англ. array) — структура данных, хранящая набор значений. Каждое значение из набора индексируется, т.е. значения имеют номера (индексы).
Простейший массив имеет следующий интерфейс
- создать(A, N) -> массив A длины N — создание массива A размера N .
- записать(A, i, x) — записывает значение x в i -ый элемент массива A .
- считать(A, i) -> элемент массива A с индексом i — взятие элемента по индексу (чтение).
- удалить(A) — удаление массива А .
Обычно индексами массива являются целые положительные числа, причём в непрерывном диапазоне. Например, 0, 1, 2. N-2, N-1 , где N — размер массива. В таком случае массив упорядочен по индексу и можно говорить, что массив также является последовательностью.
Для массива операции чтения и записи выполняются за O(1) , т.е. время этих операций не зависит от количества элементов в массиве.
Массив в Python
Массив в Python
упорядоченная изменяемая последовательность. массив хранит множество элементов, которые образуют последовательность. При этом можно изменять как сами элементы массива, так и сам массив: пополнять массив новыми элементами или удалять их. . объектов произвольных типов элементами массива являются Python-объекты. При этом допускается, чтобы в одном массиве хранились объекты разных типов.
Массивы в Python также называют списками или листами (англ. list). Терминология в других языках программирования, а также в теории алгоритмов может быть другая.
Список Python является гибким в использовании объектом. Как инструмент, программист может использовать списки, например, для создания элементов линейной алгебры: точек, векторов, матриц, тензоров. Или, например, для таблицы с некоторыми данными.
Важно заметить, что , питоновский список, является универсальной структурой данных. В том числе, ей можно пользоваться как массивом (что мы и будем делать)! То есть, у этого объекта есть интерфейс, описанный в предыдущем разделе, причём с теми же асимптотиками, хотя возможности выходят гораздо за пределы простейшего массива.
Создание массива
Литерал массива
Массив можно создать при помощи литералов. Литерал — это код, который используется для создания объекта «вручную» (задания константы). Например, некоторые литералы уже изученных ранее объектов:
- int : 5 , -23
- float : 5. , 5.0 , -10.81 , -1.081e1
- str : ‘ABCdef’ , «ABCdef»
В случае массива литералом являются квадратные скобки [] , внутри которых через запятую , перечисляются элементы массива:
>>> [] [] >>> [0, 1, 2, 3, 4] [0, 1, 2, 3, 4] >>> [‘sapere’, ‘aude’] [‘sapere’, ‘aude’] >>> [‘Gravitational acceleration’, 9.80665, ‘m s^-2’] [‘Gravitational acceleration’, 9.80665, ‘m s^-2’] >>> type([0, 1, 2, 3, 4])
Создание массива заданной длины, склеивание массивов
Чтобы создать массив наперёд заданной длины, нужно задать инициализируещее значение и длину. Ниже создаётся массив, содержащий 10 нулей.
>>> A = [0] * 10 >>> A [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> type(A)
С похожим синтаксисом мы сталкивались при работе со строками. Массивы в Python можно «склеивать» с помощью знака сложения:
>>> A = [0] * 3 # [0, 0, 0] >>> B = [1] * 3 # [1, 1, 1] >>> C = [2] * 3 # [2, 2, 2] >>> D = A + B + C >>> D [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]
На самом деле, умножение массива на целое число M это создание нового массива путём M «склеиваний» исходного массива с самим собой:
>>> [0, 1] * 3 [0, 1, 0, 1, 0, 1] >>> [0, 1] + [0, 1] + [0, 1] [0, 1, 0, 1, 0, 1]
Элементы массива: доступ и изменение
Выше мы убедились, что массив это множество объектов различных типов, теперь убедимся, что это упорядоченная последовательность изменяемых объектов.
Доступ по индексу
Для доступа к элементам массива используется операция взятия элемента по индексу. Для этого рядом с литералом или переменной массива необходимо подписать индекс элемента в квадратных скобках:
>>> ['Gravitational acceleration', 9.80665, 'm s^-2'][0] 'Gravitational acceleration' >>> ['Gravitational acceleration', 9.80665, 'm s^-2'][1] 9.80665 >>> ['Gravitational acceleration', 9.80665, 'm s^-2'][2] 'm s^-2' >>> l = [10, 20, 30] >>> l[0] 10 >>> l[1] 20 >>> l[2] 30
Нумерация элементов массива начинается с нуля.
При запросе элемента по несуществующему индексу, Python вызовет ошибку IndexError:
>>> l [10, 20, 30] >>> l[3] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IndexError: list index out of range
Поэтому всегда нужно быть уверенным, что индексация не выходит за пределы длины массива. Получить её можно с помощью функции len() :
>>> l [10, 20, 30] >>> len(l) 3 >>> l[len(l) - 1] 30
Последняя конструкция встречается нередко, поэтому в Python существует возможность взять элемент по отрицательному индексу:
>>> l [10, 20, 30] >>> l[-1] 30 >>> l[-2] 20 >>> l[-3] 10 >>> l[-4] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IndexError: list index out of range
Таким образом для индекса n ≥ 0, l[-n] эвивалентно l[len(l) — n] .
Изменение элементов
Изменение элементов осуществляется с помощью присваивания:
>>> l = [10, 20, 30] >>> l [10, 20, 30] >>> l[0] = 0 >>> l [0, 20, 30] >>> l[2] = 55 >>> l [0, 20, 55]
Доступ в цикле while
>>> l [0, 20, 55] >>> i = 0 >>> while i len(l): . print(i, l[i]) . i += 1 . 0 0 1 20 2 55 >>>
Доступ в цикле for
Наиболее универсальный способ это использование генератора range:
>>> l [0, 20, 55] >>> for i in range(len(l)): . print(i, l[i]) . 0 0 1 20 2 55
Печать массива
Чтобы распечатать элементы массива в столбец, воспользуйтесь циклом for , как в разделе выше.
Если нужно распечатать массив в строку, то воспользуйтесь функцией print :
>>> A = [0, 1, 2, 3] >>> print(*A) 0 1 2 3
Здесь знак * это операция развёртывания коллекции по аргументам функции. Функция print принимает на вход сколько угодно аргументов и действие выше эквиваленто следующему:
>>> print(A[0], A[1], A[2], A[3]) 0 1 2 3
Ремарка о строках
На самом деле, мы уже ранее сталкивались с массивами в предудыщих лабораторных, когда использовали строковый метод str.split :
>>> s = "ab cd ef1 2 301" >>> s.split() ['ab', 'cd', 'ef1', '2', '301']
Т.е. str.split , по умолчанию, разбивает строку по символам пустого пространства (пробел, табуляция) и создаёт массив из получившихся «слов».
Загляните в help(str.split) , чтобы узнать, как изменить такое поведение, и разбивать строку, например, по запятым, что является стандартом для представления таблиц в файлах csv (comma separated values).
Методом, являющимся обратным к операции str.split является str.join . Он «собирает» строку из массива строк:
>>> s 'ab cd ef1 2 301' >>> l = s.split() >>> l ['ab', 'cd', 'ef1', '2', '301'] >>> l[-1] = '430' >>> l ['ab', 'cd', 'ef1', '2', '430'] >>> ','.join(l) 'ab,cd,ef1,2,430' >>> ' -- '.join(l) 'ab -- cd -- ef1 -- 2 -- 430'
Работа с двумерными массивами
Как вам рассказали, в массиве мы можем хранить различные данные. В том числе в ячейке массива можем хранить другой массив. Давайте предположим, что в каждой ячейке массива размера N у нас будет храниться другой массив размера M . Таким образом мы можем построить таблицу или матрицу размера N x M .
Создание двумерного массива (матрицы) размера N x M в питоне:
a = [] for _ in range(n): a.append([0] * m)
a = [[0] * m for _ in range(n)]
Обращение к элементами двумерного массива:
a[i][j] = 5
Как задать пустой массив в питоне
Сообщение от datgen
здравствуйте сейчас начал изучать python и не могу понять,а как создать пустой массив определенного размера.если в c мы просто писали int s[100]
то как создать такой же пустой массив в python.
спасибо заранее.
питон несколько специфичен, относительно С. можно просто создать пустой массив
и затем добавлять в него «нулевые» (пустые) элементы
a.append(0) a = a + [0] a += [0]полная свобода действий. и потенциальных ошибок. )))
пишу код не только за печеньки
Создание пустого массива NumPy и постепенное его заполнение
На данный момент программа постепенно записывает в пустой список большой объём данных. Делает примерно так:
import time # Создаю пустые списки z_gyro_row = [] collect_time_row = [] START_TIME = time.time() # В цикле по определённому условию считываю данные с датчика # И постепенно заполняю пустые списки while flag: collect_time = time.time() - START_TIME # Фиксируем отрезок времени collect_time_row.append(collect_time) # Запись времени в список z_gyro_32 = gyro_out32(z_gyro_32) # Считываю значение с датчика z_gyro_row.append(z_gyro_32) # Запись значений в список На один из моих вопросов, мне посоветовали для большого объёма данных использовать массивы NumPy. Сейчас я это попытался сделать, но как я понимаю их невозможно так же как и списки постепенно заполнять данными с помощью команды .append. Попытался так, но не вышло:
import numpy as np my_array = np.array([], 'float64') np.append(my_array, 10) Возможно только преобразовать list в numpy.ndarray. В связи с этим возникает вопрос как оптимально использовать массивы NumPy, чтобы тратить как можно меньше времени и ресурсов на запись/хранение/обработку данных?
Отслеживать
задан 2 мар 2021 в 11:45
387 1 1 золотой знак 3 3 серебряных знака 13 13 бронзовых знаков
my_array = np.append(my_array, 10)
2 мар 2021 в 12:06
@strawdog Спасибо, всё работает!
2 мар 2021 в 12:08
3 ответа 3
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
Если данных не очень много (не миллионы значений), то вам вообще не имеет смысла мучиться с Numpy . Я потестил ради интереса, создал пустой список из добавил к нему по одному 1 000 000 (миллион) элементов. На это у питона ушло 100 миллисекунд.
Если такая скорость для вас мала, то тогда нужно выделять массив Numpy , например, с помощью np.empty заведомо большего размера, чем вам может понадобится, и заполнять его, обращаясь к элементам по индексу. Но это не так удобно, как работать со списком.
А ещё в питоне есть разные виды очередей, например, очень удобная collections.deque , которую можно читать и писать с обоих концов. Если вы то пишете в список, то читаете из него вперемешку, то использовать очередь ещё проще и удобнее, чем список. Опять же на примере миллиона элементов создание очереди путём добавления элементов с конца и с начала по очереди, а потом полное опустошение очереди опять же забиранием элементов с конца и с начала по очереди заняло чуть больше тех же 100 миллисекунд. Очень рекомендую очередь — весьма удобная коллекция.
Отслеживать
ответ дан 2 мар 2021 в 12:49
69.4k 5 5 золотых знаков 20 20 серебряных знаков 51 51 бронзовый знак
В принципе, вы правы. Вся прелесть numpy проявляется не тогда, когда вы массив создаете, а когда начинаете с ним работать. Вот тогда — и обработка может оказаться на много быстрее чем в списке, код проще и убодочитаемее — ибо без циклов и пр. заморочек. С датчиков же мы что-то снимаем для дальнейшего анализа или хотя-бы визуализации. А если просто «прочитал — добавил» — то можно и без numpy забивать память, пока не произойдет переполнение.
2 мар 2021 в 13:01
@passant Ну да, поскольку сценарий использования автором описан не целиком, сложновато гадать. Но судя по тому, как он пытается использовать numpy , скорее всего тут речь не идёт о векторной/матричной обработке данных, при которой numpy смог бы раскрыться.
2 мар 2021 в 13:02
@CrazyElf Данные после чтения мне необходимо обрабатывать. Сама математика не сложная, но всё равно присутствует. И графики также необходимо строить, поэтому всё таки воспользуюсь советом и буду использовать numpy . Спасибо всем за советы!)
2 мар 2021 в 13:10
Отличная идея с очередями — они здесь архитектурно лучше всего подходят, по-моему
2 мар 2021 в 14:09
Да, массивы — неизменяемый (не расширяемый) тип данных. Это цена за скорость работы. Вообще-то ничего нового и страшного: классические массивы в том-же С++ именно так и работают. Уже десятки лет. И еще столько-же будут использоваться и работать.
Теперь что делать. Самое худшее из возможных решений — работать с ними как со списками, т.е. порождать пустым, а потом добавлять по мере необходимости по одному элементу. Разумный путь — определить максимально возможное (в будущем) количество элементов в массиве, порождать массив именно такого размера, а потом заполнять его элементы по мере их появления. Промежуточный путь — породить массив большого (достаточного на первое время функционирования) размера, после исчерпания — добавлять новый фрагмент (опять — не на один элемент, конечно).
Поскольку у вас работа идет — мне так кажется — с датчиками, то у вас еще меньше проблем должно возникнуть, если конечно архитектуру приложения разработать нормально. В таких приложениях — нет необходимости хранить информацию бесконечно долго. Более того, есть такое понятие — окно наблюдения. По сути, сколько данных вы обрабатываете. И это окно как правило коненчо. Вот и создавайте массив соответствующего размера. Или два таких массива — один заполняется, данные из второго — обрабатываются. Кстати — заполнять можно действительно через список, который по только факту полного заполнения преобразуется в массив. Потом массивы меняются местами — второй наполняется, первый обрабатывается. Но архитектуру конечно надо при этом делать не спонтанно-интуитивно.