Função NumPy Asarray

Introdução

Na análise de dados e computação científica, a biblioteca NumPy é uma ferramenta popular para operações matemáticas mais rápidas. A função numpy.asarray() é utilizada para converter os dados de entrada em um objeto array NumPy. A função pode aceitar quaisquer dados existentes, como listas, tuplas e ndarrays, e convertê-los em um array. Este laboratório fornecerá um guia passo a passo para usar a função numpy.asarray() com exemplos.

Dicas da VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido às limitações do Jupyter Notebook.

Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.

Instalar NumPy

Primeiramente, precisamos instalar o módulo NumPy usando pip. Se você ainda não tiver o pip, pode instalá-lo usando o terminal.

!pip install numpy

Importar as Bibliotecas Necessárias

Em seguida, precisamos importar a biblioteca NumPy necessária para o nosso ambiente Python.

import numpy as np

Converter Lista Python para Array NumPy

Aqui está o trecho de código para converter uma lista Python em um array NumPy.

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

Criar Array NumPy a partir de Tupla Python

Nesta etapa, converteremos uma tupla Python em um array NumPy usando a função numpy.asarray().

inp = (10, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
a = np.asarray(inp)
print("A saída é:")
print(a)
print("O tipo de dado da saída é:")
print(type(a))

Criar Array NumPy Usando Mais de Uma Lista

Nesta etapa, criaremos um array NumPy usando mais de uma lista.

l = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [8, 9], [12, 34, 45]]
a = np.asarray(l, dtype=object)
print("O tipo de dado da saída é:")
print(type(a))
print("O array de saída é:")
print(a)

Resumo

Este laboratório demonstrou o uso da função numpy.asarray(). A função pode aceitar dados de entrada na forma de listas, tuplas de tuplas, lista de tuplas, tuplas de listas ou ndarrays e convertê-los em um objeto array NumPy. NumPy fornece muitas funções úteis para trabalhar com arrays e matrizes, e a função numpy.asarray() é uma ótima ferramenta para ter quando você está trabalhando com sequências Python e precisa convertê-las em um array NumPy.