Массивы в python

Содержание:

Python NumPy
Python Tutorial
Алгоритм быстрой сортировки
Перестройка массива
Двумерный массив
Копия
Работа с массивами с изменяемым размером в python
Операции со срезами matrix в Python
1.2. Заполнение данными
Работа с массивами с заданным размером в Python
Сортировка массива в Python
Разметка страницы в Microsoft Word
Массив нарезки
- Одномерная нарезка
- Двумерная нарезка
  - Разделение функций ввода и вывода
  - Сплит поезд и тестовые ряды
Python Tutorial
Как создаются матрицы в Python?
Модуль array определяет следующий тип:
- - Примеры использования:
Ввод-вывод массива

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Python Tutorial

Матрицы и массивы numpy в python

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

Алгоритм быстрой сортировки

Массивы (матрицы) в python

Этот алгоритм также использует разделяй и стратегию завоюйте, но использует подход сверху вниз вместо первого разделения массива вокруг шарнирного элемента (здесь, мы всегда выбираем последний элемент массива будут стержень).

Таким образом гарантируется, что после каждого шага точка поворота находится в назначенной позиции в окончательном отсортированном массиве.

Убедившись, что массив разделен вокруг оси поворота (элементы, меньшие точки поворота, находятся слева, а элементы, которые больше оси поворота, находятся справа), мы продолжаем применять функцию к остальной части, пока все элементы находятся в соответствующих позициях, когда массив полностью отсортирован.

def quicksort(a, arr_type):
    def do_partition(a, arr_type, start, end):
        # Performs the partitioning of the subarray a
        
        # We choose the last element as the pivot
        pivot_idx = end
        pivot = a

        # Keep an index for the first partition
        # subarray (elements lesser than the pivot element)
        idx = start - 1

        def increment_and_swap(j):
            nonlocal idx
            idx += 1
            a, a = a, a

         < pivot]
        
        # Finally, we need to swap the pivot (a with a)
        # since we have reached the position of the pivot in the actual
        # sorted array
        a, a = a, a

        # Return the final updated position of the pivot
        # after partitioning
        return idx+1

    def quicksort_helper(a, arr_type, start, end):
        if start < end:
            # Do the partitioning first and then go via
            # a top down divide and conquer, as opposed
            # to the bottom up mergesort
            pivot_idx = do_partition(a, arr_type, start, end)
            quicksort_helper(a, arr_type, start, pivot_idx-1)
            quicksort_helper(a, arr_type, pivot_idx+1, end)

    quicksort_helper(a, arr_type, 0, len(a)-1)

Здесь метод выполняет шаг подхода Divide and Conquer, в то время метод разделяет массив вокруг точки поворота и возвращает позицию точки поворота, вокруг которой мы продолжаем рекурсивно разбивать подмассив до и после точки поворота, пока не будет весь массив отсортирован.

Прецедент:

b = array.array('i', )
print('Before QuickSort ->', b)
quicksort(b, 'i')
print('After QuickSort ->', b)

Вывод:

Before QuickSort -> array('i', )
After QuickSort -> array('i', )

Перестройка массива

Массивы

После нарезки данных вам может понадобиться изменить их.

Например, некоторые библиотеки, такие как scikit-learn, могут требовать, чтобы одномерный массив выходных переменных (y) был сформирован как двумерный массив с одним столбцом и результатами для каждого столбца.

Некоторые алгоритмы, такие как рекуррентная нейронная сеть с короткой кратковременной памятью в Keras, требуют ввода данных в виде трехмерного массива, состоящего из выборок, временных шагов и функций.

Важно знать, как изменить ваши массивы NumPy, чтобы ваши данные соответствовали ожиданиям конкретных библиотек Python. Мы рассмотрим эти два примера

Форма данных

Массивы NumPy имеют атрибут shape, который возвращает кортеж длины каждого измерения массива.

Например:

При выполнении примера печатается кортеж для одного измерения.

Кортеж с двумя длинами возвращается для двумерного массива.

Выполнение примера возвращает кортеж с количеством строк и столбцов.

Вы можете использовать размер измерений вашего массива в измерении формы, например, указав параметры.

К элементам кортежа можно обращаться точно так же, как к массиву, с 0-м индексом для числа строк и 1-м индексом для количества столбцов. Например:

Запуск примера позволяет получить доступ к конкретному размеру каждого измерения.

Изменить форму 1D в 2D Array

Обычно требуется преобразовать одномерный массив в двумерный массив с одним столбцом и несколькими массивами.

NumPy предоставляет функцию reshape () для объекта массива NumPy, который можно использовать для изменения формы данных.

Функция reshape () принимает единственный аргумент, который задает новую форму массива. В случае преобразования одномерного массива в двумерный массив с одним столбцом кортеж будет иметь форму массива в качестве первого измерения (data.shape ) и 1 для второго измерения.

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера печатается форма одномерного массива, изменяется массив, чтобы иметь 5 строк с 1 столбцом, а затем печатается эта новая форма.

Изменить форму 2D в 3D Array

Обычно требуется преобразовать двумерные данные, где каждая строка представляет последовательность в трехмерный массив для алгоритмов, которые ожидают множество выборок за один или несколько временных шагов и одну или несколько функций.

Хорошим примером являетсямодель в библиотеке глубокого обучения Keras.

Функция изменения формы может использоваться напрямую, указывая новую размерность. Это ясно с примером, где каждая последовательность имеет несколько временных шагов с одним наблюдением (функцией) на каждый временной шаг.

Мы можем использовать размеры в атрибуте shape в массиве, чтобы указать количество выборок (строк) и столбцов (временных шагов) и зафиксировать количество объектов в 1

Собрав все это вместе, мы получим следующий проработанный пример.

При выполнении примера сначала печатается размер каждого измерения в двумерном массиве, изменяется форма массива, а затем суммируется форма нового трехмерного массива.

Двумерный массив

В некоторых случаях для правильного представления определенного набора информации обычного одномерного массива оказывается недостаточно. В языке программирования Python 3 двумерных и многомерных массивов не существует, однако базовые возможности этой платформы легко позволяют построить двумерный список. Элементы подобной конструкции располагаются в столбцах и строках, заполняемых как это показано на следующем примере.

d1 = []
for j in range(5):
    d2 = []
    for i in range(5):
        d2.append(0)
    d1.append(d2)

Здесь можно увидеть, что основная идея реализации двумерного набора данных заключается в создании нескольких списков d2 внутри одного большого списка d1. При помощи двух циклов for происходит автоматическое заполнение нулями матрицы с размерностью 5×5. С этой задачей помогают справляться методы append и range, первый из которых добавляет новый элемент в список (0), а второй позволяет устанавливать его величину (5). Нельзя не отметить, что для каждого нового цикла for используется собственная временная переменная, выполняющая представление текущего элемента внешнего (j) или внутренних (i) списков. Обратиться к нужной ячейке многомерного списка можно при помощи указания ее координат в квадратных скобках, ориентируясь на строки и столбцы: d1.

Копия

Получение копии осуществляется при помощи слайсов, о которых написано выше. В Python копирование через присваивание не работает, потому что таким образом передаются не сами объекты, а только ссылки. Это означает, что создав массив со значениями np.arange(10) и присвоив array2 = array1, получим два объекта с одинаковыми значениями, но разными именами, в данном случае array1 и array2. Изменение формы одного из них повлияет на второй. Функция array1.shape(3, 4) изменит форму array2.

array1.shape() == (3, 4);//true
array2.shape() == (3, 4);//true

Функция view() создает разные объекты с одинаковыми данными. Например, у нас есть некий массив array, к которому мы применяем функцию view()

array.view()

Полученное значение присваиваем второму массиву array2 и видим, что это разные объекты, но у них одинаковые данные. Проверяем:

array2 is array1; //false

Если меняем форму одного из массивов, оно не меняется и во втором.

array1.shape(2, 6)
array1 == array2; // true

Работа с массивами с изменяемым размером в python

Как правило в программах Python размер массива не четко задан, может вводиться с клавиатуры, может изменяться и размер массива, элементы могут добавляться и удаляться.
Для работы с массивами изменяемого размера в Python используется специальное объявление массива Объявление массива с неизвестным числом элементов в pythonИмя массива=[]Задание массива явноИмя массива=Вывод всего массива в pythonprint(имя массива)
Напримерa=[]
a=
print(a)
Добавление элемента в конец массива вpythonИмя массива.append(значение)
Напримерa=[]
a=
print(a)
a.append(7)
print(a)
будет выведено на экран
Ввод массива с клавиатуры в python
Для ввода массива с неизвестным числом элементов в python в программе запрашивается чилсо элементов, а затем в цикле for добавляется элементы с помощью команды имямассива.append()a=[]
n=int(input())
for i in range(n):
a.append(int(input()))
print(a)Для определения длины массива в python используется команда len(имя массива)Вывод поэлементно массива на экран в Python
Вывод массива неизвестной длины осуществляется в цикле for, верхняя граница цикла определятся с помощью команды len(имя массива)for i in range(len(a)):
print(a)Для удаления элемента массива в python используется командаИмя массива.remove(номер элемента который нужно удалить)
Напримерa=[]
a=
print(a)
a.remove(1)
print(a)
выведет на экран
Сортировка массива в python
Для сортировки числового массива по возрастанию в python используется командаимя массива.sort()

Пример программы на Python ввода массива, вывода массива и сортировки массиваa=[]
n=int(input())
for i in range(n):
a.append(int(input()))
print(‘массив’)
for i in range(len(a)):
print(a)
a.sort()
print(‘отсортированный массив’)
for i in range(len(a)):
print(a)

Вернуться к содержанию Следующая тема Работа с модулями в Питон

Полезно почитать по теме массивы в python:Матрицы в pyhtonРабота с матрицами в python в библиотеке numpy

Операции со срезами matrix в Python

Часто мы работаем не с целым массивом, а с его компонентами. Эти операции выполняются с помощью метода слайс (срез). Он пришел на замену циклу for, при котором каждый элемент подвергался перебору. Метод позволяет получать копии matrix, причём манипуляции выполняются в виде . В данном случае start — индекс элемента, с которого берётся отсчёт, stop — последний элемент, step — размер шага или число пропускаемых значений элемента при каждой итерации. Изначально start равен нулю, stop — индексу последнего элемента, step — единице. Если выполнить операции без аргументов, копирование и добавление списка произойдёт полностью.

Допустим, имеем целочисленный массив otus = . Для копирования и вывода используем otus. В итоге произойдёт вывод последовательности . Но если аргументом станет отрицательное значение, допустим, -2, произойдёт вывод уже других данных:

otus-2]; //4

Возможны и другие операции. Например, если добавить ещё одно двоеточие, будет указан шаг копируемых элементов. Таким образом, otus позволит вывести матрицу .

Если ввести отрицательное значение, к примеру, отсчёт начнётся с конца, и в результате произойдёт вывод . Остаётся добавить, что метод среза позволяет гибко работать с матрицами и вложенными списками в Python.

Хотите узнать гораздо больше? Записывайтесь на курс «Разработчик Python»!

1.2. Заполнение данными

Создает массив NumPy.

Преобразует последовательность в массив NumPy.

Преобразует последовательность в массив NumPy, пропуская подклассы ndarray.

Возвращает непрерывный массив в памяти с организацией порядка элементов в С-стиле.

Интерпретирует входные данные как матрицу.

Возвращает копию массива.

Преобразует буфер в одномерный массив.

Создает массив из текстового или двоичного файла.

Создает массив с выполнением указанной функции над каждым элементом.

Создает одномерный массив из итерируемого объекта.

Создает одномерный массив из строки.

Создает массив из данных в текстовом файле.

Работа с массивами с заданным размером в Python

Объявление массива в Python известного размера
Массив с определенным числом элементов N в Python объявляется так, при этом всем элементам массива присваивается нулевое значениеНазвание массива = *NЗадание значений элементов массива в python.
Задать значение элементов массива можно при объявлении массива. Это делается такНазвание массива =
Название массива = значение элемента
При этом массив будет иметь фиксированный размер согласно количеству элементов.
Пример. Задание значений элементов массива в Python двумя способами.
Способ №1.a =
Способ №2.a = 0
a = 1
a = 2
a = 3
a = 4
Таблица основных типов данных в Python.

При работе с массивами удобно использовать цикл for для перебора всех элементов массива.a = * размер массива
for i in range(размер массива):
a = выражение

Размер массива в Питон можно узнать с помощью команды len(имя массива)
Пример программы на Python, которая вводит массив с клавиатуры, обрабатывает элементы и выводит на экран измененный массив С клавиатуры вводятся все элементы массива, значения элементов увеличиваются в два раза. Выводим все значения элементов в консоль. Чтобы элементы массива выводились в одну строку через пробел, используем параметр end =» » в операторе вывода на экран print(a, end = » «)a = * 4
for i in range(len(a)):
i = str(i + 1)
print(«Введите элемент массива » + i, end = » «)
i = int(i)
i = i — 1
a = int(input())
print(«»)
for i in range(len(a)):
a = a * 2
for i in range(len(a)):
print(a, end = » «)Алгоритм поиска минимального значения массива в python
Нужно перебрать все элементы массива и каждый элемент сравнить с текущим минимумом. Если текущий элемент меньше текущего минимума, то этот элемент становится текущим минимумом.Алгоритм поиска максимального значения массива в python.
Аналогично, для поиска максимального значения нужно перебрать и сравнить каждый элемент с текущим максимумом. Если текущий элемент больше текущего максимума, то текущий максимум приравнивается к этому элементу.
Пример. Программа запрашивает значения элементов массива и выводит минимальное и максимальное значения на экран.a = * 9
for i in range(len(a) — 1):
i = str(i + 1)
print(«Введите элемент массива » + i, end = » «)
i = int(i)
a = int(input())

min = a
max = a

for i in range(len(a)):
if (a< min):
min = a
if (a > max):
max = a
min = str(min)
max = str(max)

print(«Минимальное значение = » + min)
print(«Максимальное значение = » + max)

Сортировка массива в Python

Метод Пузырька

Сортировку массива в python будем выполнять :

import random
from random import randint 
 
mas = randint(1,10) for i in range(n)
for i in range(n):
                print(masi,sep="")
print("   ")
for i in range(n-1):
                for j in range(n-2, i-1 ,-1):
                                if masj+1 < masj:
                                                masj, masj+1 = masj+1, masj
for i in range(n):
                print(masi,sep="")

Задание Python 7_4:
Необходимо написать программу, в которой сортировка выполняется «методом камня» – самый «тяжёлый» элемент опускается в конец массива.

Быстрая сортировка массива

Данную сортировку еще называют или сортировка Хоара (по имени разработчика — Ч.Э. Хоар).

import random
from random import randint
# процедура
def qSort ( A, nStart, nEnd ):
                if nStart >= nEnd: return
                L = nStart; R = nEnd
                X = A(L+R)//2
                while L <= R:
                                while AL < X: L += 1 # разделение
                                while AR > X: R -= 1
                                if L <= R:
                                                AL, AR = AR, AL
                                                L += 1; R -= 1
                qSort ( A, nStart, R ) # рекурсивные вызовы
                qSort ( A, L, nEnd )
N=10
A = randint(1,10) for i in range(N)
print(A)
# вызов процедуры
qSort ( A, , N-1 )
print('отсортированный', A)

Задание Python 7_5:
Необходимо написать программу, которая сортирует массив (быстрой сортировкой) по возрастанию первой цифры числа.

Встроенные функции

mas.reverse() — стандартный метод для перестановки элементов массива в обратном порядке;
mas2 = sorted (mas1) — встроенная функция для сортировки массивов (списков);

Задание Python 7_6:
Напишите программу, которая, не изменяя заданный массив, выводит номера его элементов в возрастающем порядке значений этих элементов. Использовать вспомогательный массив номеров.

Пример:


результат: 0 2 3 1 4

Задание Python 7_7:
Напишите программу, которая сортирует массив и находит количество различных чисел в нём. Не использовать встроенные функции.Пример:

Введите количество: 10
Массив:  
Массив отсортированный:  
Количество различных элементов:  9

Задание Python 7_8:
Дан массив. Назовем серией группу подряд идущих одинаковых элементов, а длиной серии — количество этих элементов. Сформировать два новых массива, в один из них записывать длины всех серий, а во второй — значения элементов, образующих эти серии.Пример:

Введите количество элементов: 15
Массив:  
Элементы, создающие серии:  
Длины серий:

Задание Python 7_9:
Напишите вариант метода пузырька, который заканчивает работу, если на очередном шаге внешнего цикла не было перестановок. Не использовать встроенные функции.

Задание Python 7_10:
Напишите программу, которая сортирует массив, а затем находит максимальное из чисел, встречающихся в массиве несколько раз. Не использовать встроенные функции.

Пример:

Введите количество: 15
Массив исходный:  
Массив отсортированный:  
Максимальное из чисел, встречающихся в массиве несколько раз:  12

Разметка страницы в Microsoft Word

При создании документа в Microsoft Word один из аспектов форматирования, который необходимо рассмотреть, – изменение разметки страницы. Разметка страницы включает ориентацию страницы, поля и масштаб и позволяет увидеть то, как содержимое документа будет выглядеть при печати. Все вопросы, касаемо разметки страницы, мы внимательно рассмотрим в рамках этого урока.

Ориентация страницы

Word располагает двумя вариантами ориентации страницы: книжная и альбомная. Альбомная ориентация означает, что страница располагается горизонтально, в то время как при книжной ориентации страница расположена вертикально. Сравните на нашем примере, как ориентация влияет на размещение текста и изображений.

Как изменить ориентацию страницы

Перейдите на вкладку Разметка страницы.
В группе команд Параметры страницы выберите Ориентация.
Появится раскрывающееся меню. Чтобы изменить ориентацию страницы, нажмите Книжная или Альбомная.
Ориентация страницы документа изменится.

Поля страницы

Поле – это пространство между текстом и краем документа. По умолчанию в новом документе установлены Обычные поля. При необходимости Word позволяет менять размеры полей в документе.

Форматирование полей страницы

Word предлагает широкий выбор предопределенных размеров полей.

Откройте вкладку Разметка страницы, затем выберите команду Поля.
Появится выпадающее меню. Выберите один из предопределенных вариантов полей, подходящий Вам.
Поля документа изменятся.

Настраиваемые поля

Microsoft Word позволяет настраивать размер полей в диалоговом окне Параметры страницы.

Нажмите команду Поля на вкладке Разметка страницы. В раскрывающемся меню выберите пункт Настраиваемые поля.
В появившемся диалоговом окне Параметры страницы настройте значения для каждого поля, затем нажмите OK.
Поля документа изменятся.

Размер страницы

По умолчанию размер страницы нового документа составляет 21 см на 29,7 см. В зависимости от поставленных задач, можно настроить практически любой размер страницы документа

Важно отметить, что перед изменением размера страницы, установленного по умолчанию, необходимо проверить, поддерживает ли Ваш принтер данный формат

Как изменить размер страницы

Word предлагает широкий выбор предопределенных размеров страниц.

На вкладке Разметка страницы нажмите команду Размер.
Появится раскрывающееся меню. Текущий размер страницы будет подсвечен. Выберите требуемый размер страницы.
Размер страницы документа изменится.

Пользовательские настройки размеров страницы

Word позволяет настраивать размер полей в диалоговом окне Параметры страницы.

Нажмите команду Размер на вкладке Разметка страницы. В раскрывающемся меню выберите пункт Другие размеры страниц.
В появившемся диалоговом окне Параметры страницы настройте значения Ширины и Высоты, а затем нажмите OK.
Размер страницы документа изменится.

Вы можете открыть диалоговое окно Параметры страницы, нажав на маленькую стрелку в правом нижнем углу группы команд Параметры страницы.

Вы можете воспользоваться опцией По умолчанию, чтобы сохранить все пользовательские настройки форматирования и автоматически применять их в каждом новом документе. Чтобы узнать, как это делается, прочитайте статью Изменение настроек по умолчанию в Microsoft Word.

Оцените качество статьи

Нам важно ваше мнение:

Массив нарезки

Все идет нормально; Создание и индексация массивов выглядит знакомо.

Теперь мы подошли к нарезке массивов, и это одна из функций, которая создает проблемы для начинающих массивов Python и NumPy.

Структуры, такие как списки и массивы NumPy, могут быть нарезаны. Это означает, что подпоследовательность структуры может быть проиндексирована и извлечена.

Это наиболее полезно при машинном обучении при указании входных и выходных переменных или разделении обучающих строк из строк тестирования.

Нарезка задается с помощью оператора двоеточия ‘:’ с ‘от’ а также ‘в‘Индекс до и после столбца соответственно. Срез начинается от индекса «от» и заканчивается на один элемент перед индексом «до».

Давайте рассмотрим несколько примеров.

Одномерная нарезка

Вы можете получить доступ ко всем данным в измерении массива, указав срез «:» без индексов.

При выполнении примера печатаются все элементы в массиве.

Первый элемент массива можно разрезать, указав фрагмент, который начинается с индекса 0 и заканчивается индексом 1 (один элемент перед индексом «до»)

Выполнение примера возвращает подмассив с первым элементом.

Мы также можем использовать отрицательные индексы в срезах. Например, мы можем нарезать последние два элемента в списке, начав срез с -2 (второй последний элемент) и не указав индекс «до»; это берет ломтик до конца измерения.

Выполнение примера возвращает подмассив только с двумя последними элементами.

Двумерная нарезка

Давайте рассмотрим два примера двумерного среза, которые вы, скорее всего, будете использовать в машинном обучении.

Разделение функций ввода и вывода

Распространено загруженные данные на входные переменные (X) и выходную переменную (y).

Мы можем сделать это, разрезая все строки и все столбцы до, но перед последним столбцом, затем отдельно индексируя последний столбец.

Для входных объектов мы можем выбрать все строки и все столбцы, кроме последнего, указав ‘:’ в индексе строк и: -1 в индексе столбцов.

Для выходного столбца мы можем снова выбрать все строки, используя ‘:’, и индексировать только последний столбец, указав индекс -1.

Собрав все это вместе, мы можем разделить 3-колоночный 2D-набор данных на входные и выходные данные следующим образом:

При выполнении примера печатаются разделенные элементы X и y

Обратите внимание, что X — это двумерный массив, а y — это одномерный массив

Сплит поезд и тестовые ряды

Обычно загруженный набор данных разбивают на отдельные наборы поездов и тестов.

Это разделение строк, где некоторая часть будет использоваться для обучения модели, а оставшаяся часть будет использоваться для оценки мастерства обученной модели.

Для этого потребуется разрезать все столбцы, указав «:» во втором индексе измерения. Набор обучающих данных будет содержать все строки от начала до точки разделения.

Тестовым набором данных будут все строки, начиная с точки разделения до конца измерения.

Собрав все это вместе, мы можем разделить набор данных в надуманной точке разделения 2.

При выполнении примера выбираются первые две строки для обучения и последняя строка для набора тестов.

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Как создаются матрицы в Python?

Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) в Python осуществляется с помощью библиотеки NumPy. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.

Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:

import numpy as np

Функция array() — один из самых простых способов, позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив в Python. Она создаёт объект типа ndarray:

array = np.array(/* множество элементов */)

Для проверки используется функция array.type() — принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.

Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex:

array2 = np.array([ /*элементы*/, dtype=np.complex)

Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины в Python, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros(). Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones(). При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:

np.zeros(2, 2, 2)

К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:

array(] 
]] 
)

Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам поможет функция print(). Учтите, что если матрица слишком велика для печати, NumPy скроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions(). При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словом threshold.

Модуль array определяет следующий тип:

Класс создает новый массив, элементы которого ограничены и инициализируется из необязательного значения , которое должно быть списком, байтоподобным объектом или итерируемым по элементам объектом соответствующего типа.

Если задан список или строка, то инициализатор передается методу , или нового массива для добавления начальных элементов в массив. В противном случае итеративный инициализатор передается в метод .

Создание экземпляра вызывает событие аудита с аргументами , .

Смотрите какие методы определяет класс в разделе «Методы и свойства класса «.

Объекты класса поддерживают общие операции c последовательностями, такие как индексация, срез, объединение и т. д. При использовании среза, назначенное значение должно быть объектом массива с тем же . Во всех остальных случаях вызывается исключение .

Объекты массива также реализуют интерфейс буфера и могут использоваться везде, где поддерживаются байтообразные объекты.

Когда объект класса выводится на печать или преобразуется в строку, он представляется как .

Инициализатор опускается, если массив пустой.
Если тип равен , то это строка.
Во всех остальных случаях это список чисел.

Строка гарантированно может быть преобразована обратно в массив с тем же типом и значением, используя функцию если класс был импортирован с использованием конструкции .

Примеры использования:

>>> from array import array
>>> arr = array('l')
>>> arr
# array('l')

>>> arr = array('u', 'hello \u2641')
>>> arr
# array('u', 'hello ♁')

>>> arr = array('b', b'is array')
>>> arr
# array('b', )

>>> arr = array('l', 1, 2, 3, 4, 5])
>>> arr
# array('l', )

>>> arr = array('d', 1.0, 2.0, 3.14])
>>> arr
# array('d', )

>>> str(arr)
# "array('d', )"

>>> print(arr)
# array('d', )

Ввод-вывод массива

Как вам считывать массив? Во-первых, если все элементы массива задаются в одной строке входного файла. Тогда есть два способа. Первый — длинный, но довольно понятный:

a = input().split()  # считали строку и разбили ее по пробелам
                     # получился уже массив, но питон пока не понимает, что в массиве числа
for i in range(len(a)):
    a = int(a)  # прошли по всем элементам массива и превратили их в числа

Второй — покороче, но попахивает магией:

a = list(map(int, input().split()))

Может показаться страшно, но на самом деле вы уже встречали в конструкции

x, y = map(int, input().split())

когда вам надо было считать два числа из одной строки. Это считывает строку (), разбивает по пробелам (), и превращает каждую строку в число (). Для чтения массива все то же самое, только вы еще заворачиваете все это в , чтобы явно сказать питону, что это массив.

Какой из этих двух способов использовать для чтения данных из одной строки — выбирать вам.

Обратите внимание, что в обоих способах вам не надо знать заранее, сколько элементов будет в массиве — получится столько, сколько чисел в строке. В задачах часто бывает что задается сначала количество элементов, а потом (обычно на следующей строке) сами элементы

Это удобно в паскале, c++ и т.п., где нет способа легко считать числа до конца строки; в питоне вам это не надо, вы легко считываете сразу все элементы массива до конца строки, поэтому заданное число элементов вы считываете, но дальше не используете:

n = int(input())  # больше n не используем
a = list(map(int, input().split()))

Еще бывает, что числа для массива задаются по одному в строке. Тогда вам проще всего заранее знать, сколько будет вводиться чисел. Обычно как раз так данные и даются: сначала количество элементов, потом сами элементы. Тогда все вводится легко:

n = int(input())
a = []  # пустой массив, т.е. массив длины 0
for i in range(n):
    a.append(int(input()))  # считали число и сразу добавили в конец массива

Более сложные варианты — последовательность элементов по одному в строке, заканчивающаяся нулем, или задано количество элементов и сами элементы в той же строке — придумайте сами, как сделать (можете подумать сейчас, можете потом, когда попадется в задаче). Вы уже знаете все, что для этого надо.

Как выводить массив? Если надо по одному числу в строку, то просто:

for i in range(len(a)):
    print(a)

Если же надо все числа в одну строку, то есть два способа. Во-первых, можно команде передать специальный параметр , который обозначает «заканчивать вывод пробелом (а не переводом строки)»:

for i in range(len(a)):
    print(a, end=" ")

Есть другой, более простой способ:

print(*a)

Эта магия обозначает вот что: возьми все элементы массива и передай их отдельными аргументами в одну команду . Т.е. получается .