国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Table des matières
Pourquoi utiliser Numpy Array au lieu de listes?
Comment créer et afficher les informations de base d'un tableau?
Quelles sont les opérations de base des tableaux?
à quoi dois-je prêter attention lors de la conversion des types de données et de la gestion de la mémoire?
Maison développement back-end Tutoriel Python Computing numérique avec des tableaux de numpy python

Computing numérique avec des tableaux de numpy python

Jul 08, 2025 am 02:17 AM

Les tableaux Numpy sont meilleurs que les listes Python en termes d'efficacité et de fonctionnalité. 1. Le tableau Numpy a une mémoire continue et une vitesse d'accès rapide; 2. Prend en charge les opérations vectorielles, simplifiant le code et améliorant les performances. Créez des tableaux couramment utilisés np.array (), np.zeros (), np.ones (), np.arange () et np.linspace (). Afficher les informations de tableau disponibles pour les propriétés .Shape, .Dtype et .NDIM. Les opérations de base comprennent l'indexation et le tranchage, le mécanisme de diffusion, les opérations d'agrégation, la déformation et l'épissage. Les types de données peuvent être convertis à l'aide de .Atype (), et la gestion de la mémoire doit être accordée à une attention. Si les tranches sont vue plut?t que la copie, la modification affectera le tableau d'origine. La sélection du type de données approprié peut optimiser l'empreinte de la mémoire.

Computing numérique avec des tableaux de numpy python

La bibliothèque Numpy de Python est un outil de base pour les calculs numériques, en particulier sa structure de tableau, ce qui rend le traitement de grandes quantités de données efficaces et pratiques. Si vous effectuez l'analyse des données, l'informatique scientifique ou l'apprentissage automatique, vous ne pouvez pas éviter l'utilisation de tableaux Numpy.

Computing numérique avec des tableaux de numpy python

Pourquoi utiliser Numpy Array au lieu de listes?

Bien que les listes natives de Python (listes) soient flexibles, elles ne conviennent pas aux opérations numériques à grande échelle. Les avantages des tableaux Numpy se reflètent principalement dans deux aspects:

Computing numérique avec des tableaux de numpy python
  • Haute efficacité : les tableaux sont stockés en permanence en mémoire et les vitesses d'accès et de fonctionnement sont bien au-delà de la liste.
  • De nombreuses fonctions : prend en charge les opérations vectorisées, telles que l'ajout, la soustraction, la multiplication et la division de l'ensemble du tableau sans écrire de boucles.

Donnons un exemple simple: vous avez deux listes de dix mille numéros et souhaitez les ajouter une par une. Si vous utilisez une liste, vous devez écrire une boucle pour la boucle, et si vous utilisez Numpy, vous en avez besoin. Le code peut être fait avec le numéro, et le code est simple et fonctionne rapidement.

Par conséquent, lorsque vous traitez un peu plus de données ou que vous avez besoin d'utiliser des opérations mathématiques, il est temps de considérer le réseau Numpy.

Computing numérique avec des tableaux de numpy python

Comment créer et afficher les informations de base d'un tableau?

La fa?on la plus courante de créer un tableau consiste à utiliser np.array() pour convertir la liste en un tableau. De plus, il existe plusieurs fonctions couramment utilisées qui sont également très pratiques:

  • np.zeros() crée un tableau avec tous les 0
  • np.ones() crée un tableau avec tous les 1
  • np.arange() est similaire à la gamme, générant des tableaux réguliers
  • np.linspace() génère une séquence arithmétique

Il y a plusieurs propriétés clés qui méritent d'être examinées dans le tableau:

  • .shape Dimensions du tableau de (3,4) .
  • .dtype Voir les types de données, tels que int64 ou float32
  • .ndim voit le nombre de dimensions dans le tableau. 1D est un vecteur et 2D est une matrice.

Ces informations peuvent vous aider à comprendre rapidement l'état du tableau actuel, en particulier lors du débogage ou de la lecture du code des autres.

Quelles sont les opérations de base des tableaux?

Une fois qu'un tableau est disponible, les opérations les plus courantes comprennent:

  • Index et tranche : similaire à la liste, mais prend en charge plusieurs dimensions, telles que arr[0, 1] pour obtenir des éléments dans un tableau bidimensionnel
  • Mécanisme de radiodiffusion : les tableaux de formes différentes peuvent également être calculés, à condition que les règles de diffusion soient respectées
  • Opérations d'agrégation : telles que np.sum() , np.mean() , np.max() , vous pouvez spécifier la direction de l'axe
  • Déformation et épissage : par exemple, reshape() change de forme, np.vstack() et np.hstack() Merge Arrays

Parmi eux, la diffusion est une fonctionnalité très puissante. Par exemple, vous pouvez ajouter un scalaire à l'ensemble du tableau sans avoir besoin de construire un tableau de la même taille. Cependant, vous devez également noter qu'il est facile de provoquer des malentendus, en particulier lorsque la forme est incohérente, il est préférable de déterminer les règles de diffusion en premier.

à quoi dois-je prêter attention lors de la conversion des types de données et de la gestion de la mémoire?

Numpy contr?le les types de données plus strictement que Python. Parfois, vous devrez peut-être convertir explicitement le type, comme la conversion d'un entier en type de point flottant, vous pouvez utiliser .astype() .

De plus, les tableaux Numpy sont stockés en continu en mémoire, ce qui signifie que certaines opérations copieront les données et d'autres non. Par exemple:

  • L'opération de tranche ne copie pas les données, mais plut?t une vue du tableau d'origine (vue)
  • Si vous appelez copy() , vous copiez réellement une nouvelle copie des données

Si vous ne faites pas attention à cela, des résultats inattendus peuvent se produire, comme la modification du contenu de la tranche, ce qui entra?ne le changement d'origine.

Un autre point est que le choix du type de données affectera l'utilisation de la mémoire. Par exemple, float32 occupe la moitié de l'espace que float64 , et cette différence est très importante lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données.


Fondamentalement, c'est tout. Les tableaux Numpy sont simples, mais il y a beaucoup de détails auxquels faire attention à une utilisation réelle. Cela peut sembler gênant lorsque vous l'utilisez pour la première fois, mais après avoir ma?trisé, vous constaterez que c'est presque un outil indispensable dans les calculs numériques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefa?on, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Tutoriel PHP
1502
276
Comment gérer l'authentification de l'API dans Python Comment gérer l'authentification de l'API dans Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Expliquez les assertions Python. Expliquez les assertions Python. Jul 07, 2025 am 12:14 AM

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Comment itérer sur deux listes à la fois Python Comment itérer sur deux listes à la fois Python Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Que sont les indices de type Python? Que sont les indices de type Python? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Que sont les itérateurs Python? Que sont les itérateurs Python? Jul 08, 2025 am 02:56 AM

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Tutoriel Python Fastapi Tutoriel Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Comment tester une API avec Python Comment tester une API avec Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Portée variable python dans les fonctions Portée variable python dans les fonctions Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.

See all articles