NumPy Asarray-Funktion

Einführung

In der Datenanalyse und der wissenschaftlichen Computierung ist die numpy-Bibliothek ein beliebtes Tool für schnellere mathematische Operationen. Die Funktion numpy.asarray() wird verwendet, um die Eingabedaten in ein NumPy-Array-Objekt umzuwandeln. Die Funktion kann beliebige vorhandene Daten wie Listen, Tupel und ndarrays akzeptieren und in ein Array umwandeln. In diesem Lab wird ein Schritt-für-Schritt-Guide zum Verwenden der Funktion numpy.asarray() mit Beispielen bereitgestellt.

VM-Tipps

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Operationen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

NumPy installieren

Zunächst müssen wir das NumPy-Modul mit pip installieren. Wenn Sie pip noch nicht haben, können Sie es über die Kommandozeile installieren.

!pip install numpy

Benötigte Bibliotheken importieren

Als nächstes müssen wir die erforderliche NumPy-Bibliothek in unsere Python-Umgebung importieren.

import numpy as np

Python-Liste in NumPy-Array umwandeln

Hier ist der Codeausschnitt, um eine Python-Liste in ein NumPy-Array umzuwandeln.

my_list = [1, 2, 4, 5, 8, 10]
np.asarray(my_list)

NumPy-Array aus Python-Tupel erstellen

In diesem Schritt werden wir ein Python-Tupel in ein NumPy-Array mit der Funktion numpy.asarray() umwandeln.

inp = (10, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
a = np.asarray(inp)
print("Das Ergebnis ist:")
print(a)
print("Der Datentyp des Ergebnisses ist:")
print(type(a))

NumPy-Array mit mehr als einer Liste erstellen

In diesem Schritt werden wir ein NumPy-Array mit mehr als einer Liste erstellen.

l = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [8, 9], [12, 34, 45]]
a = np.asarray(l, dtype=object)
print("Der Datentyp des Ergebnisses ist:")
print(type(a))
print("Das Ergebnisarray ist:")
print(a)

Zusammenfassung

In diesem Lab wurde die Verwendung der Funktion numpy.asarray() demonstriert. Die Funktion kann Eingabedaten im Format von Listen, Tupeln von Tupeln, Listen von Tupeln, Tupeln von Listen oder ndarrays akzeptieren und diese in ein NumPy-Array-Objekt umwandeln. NumPy bietet viele nützliche Funktionen für die Arbeit mit Arrays und Matrizen, und die Funktion numpy.asarray() ist ein großartiges Werkzeug, wenn Sie mit Python-Sequenzen arbeiten und diese in ein NumPy-Array umwandeln müssen.