Библиотека Numpy "Базовые операции"

В Numpy очень просто реализованы простейшие операции: сложение, вычитание, умножение и деление. Единственное — для этого массивы должны быть одинаковыми.

Даже фильтрация возможна простейшим знаком. В массивах можно не перебирать через итератор filters, а просто поставить нужный знак.

Доступны так же математические операции: синус, косинус и подобные.

#numpy

Библиотека Numpy

Сегодня коснемся важной темы -- срезов. Эта штука просто необходимый инструмент для обработки данных.

Способ очень похож на работу со списками. array[a:b], срезать с элемента a по элемент b. Вот только можно сразу использовать элементы, к примеру простейшие операции. Нельзя только удалять!

Срезы позволяют элегантно получать нужный столбец array[:, a], где a index нужного столбца.

#numpy

Библиотека Numpy. Манипуляции с формой

Как мы уже говорили у массива можно посмотреть его форму через атрибут shape. Но его можно изменить, вместе с этим изменится и форма массива. Как это работает?

Сначала массив будет приведен к одномерному, а после изменится так, как мы его зададим. Мы можем сделать массив одномерным через метод revel(). Аналогом изменения атрибута служит метод reshape()

Еще один метод для манипуляции с формой - transpose(). Он берет столбы и превращает в строки.

#numpy