Функция numpy.asarray

Введение

В анализе данных и научных вычислениях библиотека numpy является популярным инструментом для более быстрых математических операций. Функция numpy.asarray() используется для преобразования входных данных в объект NumPy массива. Функция может принимать любые существующие данные, такие как списки, кортежи и ndarray, и преобразовывать их в массив. В этом практическом занятии будут приведены пошаговые инструкции по использованию функции numpy.asarray() с примерами.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook, чтобы получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Установка NumPy

Во - первых, нам нужно установить модуль NumPy с помощью pip. Если у вас еще нет pip, вы можете установить его с помощью терминала.

!pip install numpy

Импорт необходимых библиотек

Далее, нам нужно импортировать необходимую библиотеку NumPy в наш Python - окружение.

import numpy as np

Преобразование списка Python в массив NumPy

Вот фрагмент кода для преобразования списка Python в массив NumPy.

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

Создание массива NumPy из кортежа Python

В этом шаге мы преобразуем кортеж Python в массив NumPy с использованием функции numpy.asarray().

inp = (10, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
a = np.asarray(inp)
print("The output is:")
print(a)
print("The datatype of output is:")
print(type(a))

Создание массива NumPy с использованием нескольких списков

В этом шаге мы создадим массив NumPy, используя несколько списков.

l = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [8, 9], [12, 34, 45]]
a = np.asarray(l, dtype=object)
print("The data type of output is:")
print(type(a))
print("The output array is:")
print(a)

Резюме

В этом практическом занятии демонстрировалось использование функции numpy.asarray(). Эта функция может принимать входные данные в виде списков, кортежей кортежей, списков кортежей, кортежей списков или ndarray и преобразовывать их в объект массива NumPy. NumPy предоставляет множество полезных функций для работы с массивами и матрицами, и функция numpy.asarray() - это отличный инструмент, когда вы работаете с последовательностями Python и нуждаетесь в их преобразовании в массив NumPy.