np.array Tableaux vecteurs et matrices en python np.array tutorial python sur les tableaux vecteur et matrices.
Que se passe t-il ici ?
Au début, vous devez faire un tas d’appels à votre module dans lesquels vous appelez tous les composants du module. En fait, lorsque vous exécutez un module Python dans un module, Python sera toujours appelé à partir du module. Donc, si j’utilise un script comme module d’initialisation pour l’un des modules, j’utilise le module d’initialisation pour créer toutes les données du script. Lorsque j’utilise un script comme module de départ pour les autres modules.
arrayExample = np.array([11, 14, 52, 38], float)
Introduction
Je suis sûr que vous êtes familier avec ce concept, pour savoir quels modules sont construits par le module init comme les premiers que vous devez ajouter au projet et lesquels sont conservés par d’autres modules init. Mais d’abord, nous allons vous familiariser avec la différence entre les deux.
Il y a, en bref, deux choses dont vous avez besoin pour que tous les modules à l’intérieur et à l’extérieur de vous-même travaillent ensemble sur un projet. Tout d’abord, vous avez besoin de votre fonction, de votre signature de fonction, de votre module. Deuxièmement, votre module doit être défini par lui-même. Autrement dit, si vous ajoutez une fonction dans un module, vous créez ce module en insérant autant d’autres composants de module qu’il y en a à l’intérieur. Par conséquent, les modules n’appartiennent pas du tout à un module. De plus, dans un module, chaque fonction est une fonction unique. Ainsi, les modules sont toujours définis au niveau local. Ainsi, lorsqu’un module est
aMultidimentionnel=np.array([[[11,12],[33,24]],[[331,22],[11,22]]])
Si vous utilisez la sortie d’origine d’une telle transformation, la valeur par défaut de la fonction de sortie sera l’objet d’origine, que l’algorithme est censé déterminer en fonction de l’implémentation existante de l’opération
(si vous utilisez Python 2.7 pour Python 3.x, vous devez utiliser cette modification pour que le résultat et le reste soient de taille équivalente à l’original).
Pour extraire la chaîne « abc », vous devrez utiliser une fonction du formulaire
pour i dans l’intervalle (1, i. len (b))
En plus de faire l’extrait de données Python avec la fonction transform () de Python, à l’aide d’une liste des fonctions standard que vous pouvez utiliser:
pour k dans la plage (1, k. valeurs ()) faire si [k. sz () for i in range (1, k. values ())] print k for j in range (1, j. values ()) do k + = 1 renvoie k
Conclusion np.array Tableaux vecteurs et matrices en python
En conclusion sur np.array, matrice et vecteur, je dirai que les types de tableaux peuvent être représentés dans des matrices. Les types de tableaux qui sont utilisés peuvent alors être définis comme des matrices, car alors le résultat est la « valeur du type de tableau ».
Le concept derrière les matrices est celui de l’égalité des types. Le fait que les matrices ont deux variables indépendantes et ne peuvent pas être combinées signifie que le résultat peut être dérivé avec seulement une ou plusieurs des variables, en l’occurrence la matrice. Si vous êtes intéressé par la définition de l’égalité dans les termes de MATLAB, utilisez ce post.
Cela ne veut pas dire qu’il n’y a rien de mal à utiliser des types de matrice si vous y réfléchissez, ces matrices sont non seulement bien meilleures pour représenter un type, mais elles seraient bien meilleures pour interpréter les données sur le GPU.
Pourquoi ne pas simplement stocker des matrices dans des matrices array.type?
Un gros problème avec l’idée qu’une structure matricielle est une liste de tableaux. Au nom de la brièveté, j’expliquerai l’idée de stocker un type de données struct comme une structure unique où un type de tableau est une liste de tableaux en utilisant le fait qu’un tableau struct ou un type de tableau peut devenir plus pratique avec un peu plus de flexibilité dans le type d’un type. En un mot, cela peut être: struct Array {}