Как создать трехмерный массив
есть трехмерный массив размера(62527, 3, 128) как его развернуть/преобразовать в массив (62527,128,3)
есть трехмерный массив размера(62527, 3, 128) как его развернуть/преобразовать в массив.
Ввести трёхмерный массив (массив матриц), вывести из него i-й срез по второму индексу
9. Ввести трёхмерный массив (массив матриц размера X*Y*Z), вывести из него i-й срез по второму.
Anaconda Создать трехмерный график не в консоли
Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, как создать трехмерный график в анаконде так, чтобы он.
Трехмерный массив вещественных чисел
Прошу о помощи! Уже всю голову сломал, но никак не могу понять, как это сделать? Условие. .
Трёхмерный массив с единицами по диагонали
Приветствую. Задание звучит следующим образом: "Создать трёхмерный массив с единицами по.
1011 / 535 / 650
Регистрация: 29.09.2014
Сообщений: 1,083
Сообщение было отмечено lego123 как решение
Решение
ar=[[[0 for i in range(5)] for j in range(5)] for k in range(5)]
Многомерные массивы в Numpy — Python: Numpy-массивы
Библиотека Numpy дает мощный и удобный высокоуровневый аппарат для работы с многомерными данными. Для работы с ними в Numpy разработана своя собственная структура данных — массив numpy.ndarray . Именно под эту структуру оптимизирована работа всего функционала библиотеки.
В этом уроке познакомимся с тем, как создавать массив ndarray из стандартных типов данных языка Python и попробуем на практике решить ряд простых аналитических задач.
Структура данных библиотеки Numpy
Чтобы создать структуру numpy.ndarray , нужно конвертировать список list . Для конвертации из множества set требуется дополнительное приведение типа данных.
Рассмотрим на таком примере:
# Импортируем библиотеку numpy с псевдонимом np import numpy as np # Создаем простой пример списка языка Python simple_list = [1, 2, 3, 4, 5] # Конвертируем созданный список в массив Numpy my_first_ndarray = np.array(simple_list, dtype=int) # Тип созданного объекта print(type(my_first_ndarray)) # => # Результат стандартного вывода print(my_first_ndarray) # => [1 2 3 4 5] А теперь разберем этот код подробнее. Сам пример показывает встроенную функциональность для создания структуры numpy.ndarray . Мы импортируем библиотеку Numpy, создаем короткий список значений simple_list , а затем конвертируем в массив my_first_ndarray . Для этого вызываем конструктор np.array() с объектами для конвертации.
С учетом примера выше, обратная конвертация в список происходит так:
print(ndarray_from_list.tolist()) Конвертация из списка Python — это самая популярная операция, с помощью которой создается структура numpy.ndarray .
Так происходит потому, что обмен данными между функциями и сервисами удобно производить в стандартных структурах данных языка. Другими словами, можно не вводить структуры данных сторонних библиотек и не усложнять программу.
Но при разработке сложных программ модуль numpy.ndarray может быть только частью общей структуры. В таких случаях используют стандартные типы данных языка для обмена данными между функциональными частями программ.
В итоге порядок работы с данными при работе с Numpy выглядит следующим образом:
Как правило, вычислительные и аналитические модули в виде входных данных ожидают списки значений. Всю оптимизацию они делают уже внутри себя в собственных абстракциях, невидимых извне. Это сделано для простоты интеграции.
Допустимые типы данных
Поговорим подробнее о типах элементов массива, которые можно использовать для numpy.ndarray . Продолжим работать с тем же примером и воспользуемся следующим методом:
# Проверяем тип полученного массива print(my_first_ndarray.dtype.type) # => Как и ожидалось, тип данных — int64. Необязательно ограничиваться только им:
# Целочисленный массив print(np.array([1, 2, 3], dtype=int).dtype.type) # => # Массив строк print(np.array([1, 2, 3], dtype=str).dtype.type) # => # Массив чисел с плавающей запятой print(np.array([1, 2, 3], dtype=float).dtype.type) # => Обратите внимание, что для экземпляра структуры numpy.ndarray нельзя использовать сразу несколько типов данных. Проще говоря, все элементы в массиве должны быть однотипные. Посмотрим, как конструктор сам определит тип данных при конвертации:
# Все элементы списка целочисленные print(np.array([1, 2, 3]).dtype.type) # => # Все элементы списка — это строки print(np.array(['1', '2', '3']).dtype.type) # => # Элементы списка как текстовые, так и целочисленные print(np.array(['1', 2, 3]).dtype.type) # => Заметим, что ошибки при конвертации смешанного типа элементов массива не произошло. Конвертор просто привел все данные к строковому типу.
Как Numpy работает на практике
Функциональность библиотеки Numpy настолько интуитивна, что уже сейчас можно решить простую аналитическую задачку.
Представим продажи ноутбуков в магазине за одну неделю:
| День | Магазин №1 |
|---|---|
| 0 | 7 |
| 1 | 4 |
| 2 | 3 |
| 3 | 8 |
| 4 | 15 |
| 5 | 21 |
| 6 | 25 |
На практике такие данные обычно хранятся в табличном виде в базе данных. Чтобы упростить пример, мы пропустили этап выгрузки — подразумевается, что данные приходят в вычислительный модуль уже в виде списка значений.
Поработаем с данными с помощью библиотеки Numpy:
# Импортируем библиотеку numpy с псевдонимом np import numpy as np # Создаем список продаж — представим, что считали его из базы данных orders_list = [7, 4, 3, 8, 15, 21, 25] # Конвертируем созданный список в массив Numpy orders_ndarray = np.array(orders_list, dtype=int) # Тип созданного объекта print(type(orders_ndarray)) # => # Результат стандартного вывода print(orders_ndarray) # => [ 7 4 3 8 15 21 25] Попробуем найти день недели с самыми низкими продажами. Опыт работы с Python подсказывает, что метод будет называться min() или minimum() . Найдем минимальное количество продаж и заодно день недели, в который оно совершено:
# Находим минимальный элемент массива print(orders_ndarray.min()) # => 3 # Находим порядковый номер минимального элемента массива print(orders_ndarray.argmin()) # => 2 Чтобы найти наибольшее количество продаж, достаточно поменять одну функцию:
# Находим максимальный элемент массива print(orders_ndarray.max()) # => 25 На практике часто анализ не ограничивается только одной неделей продаж и одним магазином. В этом случае набор данных представлен в виде списка списков элементов — это уже двумерная структура, которая в математике называется матрицей.
В Numpy реализация инициализации массивов и функций работы с ними не зависит от размерности данных, что существенно упрощает разработку.
В современных библиотеках можно применять одну и ту же функцию к различным типам данных. Рассмотрим это на примере, похожем на предыдущий. Найдем день с самыми низкими доходами во всей сети магазинов. Рассмотрим недельные продажи в четырех магазинах:
| День | Магазин №1 | Магазин №2 | Магазин №3 | Магазин №4 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 7 | 1 | 7 | 8 |
| 1 | 4 | 2 | 4 | 5 |
| 2 | 3 | 5 | 2 | 3 |
| 3 | 8 | 12 | 8 | 7 |
| 4 | 15 | 11 | 13 | 9 |
| 5 | 21 | 18 | 17 | 21 |
| 6 | 25 | 16 | 25 | 17 |
Мы ожидаем, что функционально все должно быть реализовано похожим образом. Давайте в этом убедимся, взглянув на код:
# Импортируем библиотеку numpy с псевдонимом np import numpy as np # Создаем «список списков продаж» orders_list = [ [7, 1, 7, 8], [4, 2, 4, 5], [3, 5, 2, 3], [8, 12, 8, 7], [15, 11, 13, 9], [21, 18, 17, 21], [25, 16, 25, 17] ] # Конвертируем созданный «список списков» в массив Numpy orders_ndarray = np.array(orders_list, dtype=int) # Описываем тип созданного объекта print(type(orders_ndarray)) # => # Находим минимальный элемент массива print(orders_ndarray.min()) # => 1 В приведенном примере метод min() находит минимальный элемент среди всех значений массива.
Большинство функций в Numpy реализованы так, что методы и функции выполняют одинаковые операции, вне зависимости от типа данных на входе.
В программировании такой подход называется полиморфизмом. Он упрощает разработку и делает код более простым для анализа и поддержки.
Выводы
Сегодня мы познакомились с основной структурой данных библиотеки Numpy — массивом numpy.ndarray .
Открыть доступ
Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно
- 130 курсов, 2000+ часов теории
- 1000 практических заданий в браузере
- 360 000 студентов
Наши выпускники работают в компаниях:
Как заполнить многомерный массив в данном случае на Python?
Выполняю университетские задания, там много задач, где ввод выглядит вот так:
Дан массив, в нём, например, пять столбцов и N строк. Посчитайте сумму всех значений. a1: 1 2 3 4 5 a2: 6 7 8 9 10 a3: 11 12 13 14 15 . an: 9 5 4 6 4 Вопрос в том, как правильно заполнить такой массив с помощью input()? Как должен выглядеть цикл для многомерного массива?
Отслеживать
задан 23 ноя 2015 в 17:46
31 4 4 бронзовых знака
Так как это учебное задание, вам стоит привести свой код и(или) рассуждения о том, как это делать, а также в чём у вас затруднение.
23 ноя 2015 в 19:09
Точно так же, как и без input .
Python: двумерные и многомерные массивы
Иногда для правильного представления набора данных простого одномерного массива недостаточно. В таких случаях используют двумерные и многомерные массивы. Однако в Python 3 таких массивов, по сути, не существует. Но это не проблема, так как базовые возможности платформы позволяют легко создавать двумерные списки.
Двумерный массив в Python
Давайте посмотрим на элементы подобной конструкции массива. Обратите внимание, что они располагаются в столбцах и строках, которые заполняются следующим образом:
a1 = [] for j in range(5): a2 = [] for i in range(5): a2.append(0) a1.append(a2)Мы можем увидеть, что главная идея реализации двумерного набора данных — создание нескольких списков a2 внутри одного большого списка a1. Далее, посредством 2-х циклов for осуществляется автозаполнение нулями матрицы, имеющей размерность 5×5. И эту задачу успешно решают методы append и range — первый добавляет в список новый элемент (0), второй устанавливает его величину (5).
Следует сказать, что для каждого нового for-цикла применяется своя временная переменная, которая выполняет представление текущего элемента внутренних (i) или внешнего (j) списков. Чтобы обратиться к требуемой ячейке многомерного списка, надо указать её координаты в квадратных скобках, ориентируясь при этом на строки и столбцы: a1[1][2].
Многомерный массив в Python
В предыдущем случае мы говорили о двумерном массиве, который представлен в виде сложного списка. Собственно говоря, в случае с многомерным массивом суть не изменилась, поэтому его можно реализовать по аналогичному принципу «списки внутри списка». В следующем примере мы создадим трехмерный массив, заполняемый нулевыми элементами посредством 3-х циклов for. В результате программа сформирует матрицу размерностью 5×5×5.
a1 = [] for k in range(5): a2 = [] for j in range(5): a3 = [] for i in range(5): a3.append(0) a2.append(a3) a1.append(a3)Как и в случае с 2-мерным массивом в Python, мы можем обращаться к требуемой ячейке многомерного массива, используя индексы в квадратных скобках: a1[4][2][3].
Выводы
Итак, для взаимодействия с данными и наборами данных одного типа в Python часто применяют массивы. Стандартная библиотека платформы даёт возможность успешно работать с такой структурой. При этом поддерживается многомерное представление списков, а ограничения на количество уровней так называемого массива отсутствует.