Normalerweise können solche Aufgaben auch mit den normalen Python-Funktionen berechnet werden, aber besonders bei großen Zahlen ist Numpy viel schneller. „Ripse“ ist normalerweise ein Tupel (oder eine Liste), der die Anzahl der Wiederholungen entlang der Achse/Richtung definiert. Bisher haben Sie (I)Python direkt in der Shell gestartet und Ihre Skripte in einem beliebigen Editor geschrieben. Dies ist die einfachste und flexibelste Art, mit Python zu arbeiten. Wenn Sie solche Probleme mit den Standardwerkzeugen von Python lösen wollen, müssen Sie auf Listen zurückgreifen.
numerisch – eine Fachbibliothek für Numerik – Basiskurs Python 3 1.1.2b Documentation
Die Pythonbibliothek enthält eine Reihe von Datenarten und Funktionalitäten, die für die Berechnung von…. Normalerweise können solche Tasks auch mit den üblichen Python-Funktionen berechnet werden, aber besonders bei großen Zahlen ist es viel einfacher. Python 3 ist nicht im Python 3 Standart vorhanden und muss daher gesondert eingebaut werden: Der mittlere Objekt-Typ in Python 3 ist das Indarray (meist kurz „array“ genannt), das viel mit der üblichen Auflistung gemein hat….
Der Hauptunterschied ist jedoch, dass alle im Feld abgelegten Daten den selben Typ haben müssen. Es ist nicht möglich, die Grösse von Numpy-Arrays zu ändern, und leere Gegenstände sind nicht erwünscht. Solche Properties erlauben es dem Python-Interpreter, Numpy-Arrays rascher zu bearbeiten. Zusätzlich bietet Ihnen die Software einige Grundfunktionen, um mit dem Inhalt solcher Felder zu interagieren und/oder Veränderungen an diesen Feldern vorzubereiten.
Es kann ein neuer Numpy-Array aus einer gewöhnlichen Mailingliste erstellt werden, dessen Bestandteile alle den selben Typ haben müssen: Einen eindimensionalen Bereich erstellen: . Eine mit dem Aufruf von array() übermittelte Auflistung kann auch aus mehreren Sublisten zusammengesetzt sein, z.B. um die Daten einer Matrix Zeile für Zeile als numpy-Array zu speichern: .
Die Datentypen der einzelnen Bausteine können beim Aufrufen des Arrays () durch ein zweites Parameter angegeben werden. In obigem Beispiel können z.B. die in der Tabelle angegebenen ganzzahligen Daten durch Eingabe von dtype=float in Gleitkommazahlen umgerechnet werden.
Weil auch Matrixen voll mit Null oder Eins üblich sind, können sie mit den Befehlen zeros() oder ones() erstellt werden. Als erstes ist es ein sogenanntes tuple, das die Zahl der Reihen und Spalte in der Matrix angibt, und als zweites ist es der Typ der Daten der Einzelteile:
Mit dem Befehl arange() kann ein (eindimensionales) Numpy-Array basierend auf einem Zahlenbereich erzeugt werden: Resultat: # array([. 1. 2, 3, 0. 4, 5, 0. 6, 7, 0. 8, ¶1, ¶1, ¶1, ¶1, ¶1. 2, ¹1.
8, Eine zweite, sehr ähnlich gelagerte Variante zur Erzeugung eines Numpy-Arrays stellt die function linspace() zur Verfügung: Bei dieser wird jedoch die Zahl der Stufen zwischen dem Anfangs- und dem Zielwert vorangestellt.
Falls ein Numpy-Array einem monodimensionalen Vektoren entspricht, kann auf die Einzelelemente wie in einer Tabelle zurückgegriffen werden: Es sind auch solche Zahlen zwischen den Werten für den Bereich 1 >= 0 und 1 < len(array) als positiver Index möglich; sie geben als Resultat den Rückgabewert des i+1-ten Listenelementes zurück. Bei negativen Indices sind Zahlen von a
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