Bảng cheat cơ bản về PythonNumPy
Hướng dẫn tham khảo nhanh về mảngNumPy. Tìm hiểu cách tạo mảng, định hình lại, lập chỉ mục, cắt và các phép toán.
Tạo và kiểm tra mảng
Các phương pháp khởi tạo mảng có nhiều mảng và trích xuất các đặc điểm hình dạng.
| Phương thức/Chức năng | Cú pháp | Mô tả |
|---|---|---|
| np.array() | np.array(list) | Tạo một ndarray đa chiều đồng nhất từ một danh sách. |
| np.arange() | np.arange(start, stop, step) | Tạo mảng với các giá trị cách đều nhau trong một phạm vi nhất định. |
| np.linspace() | np.linspace(start, stop, num) | Tạo mảng với các giá trị cách đều nhau trong một khoảng thời gian xác định. |
| np.zeros() / np.ones() | np.zeros(shape) / np.ones(shape) | Khởi tạo các mảng chứa đầy số 0 hoặc số 1 trong hình dạng đã chỉ định. |
| shape / dtype | arr.shape / arr.dtype | Thuộc tính trả về kích thước và loại phần tử của mảng. |
Thao tác mảng & toán học
Các thói quen thay đổi bố cục mảng và thực hiện các phép tính tổng hợp toán học.
| Phương thức/Chức năng | Cú pháp | Mô tả |
|---|---|---|
| reshape() | arr.reshape(new_shape) | Cung cấp hình dạng mới cho một mảng mà không thay đổi dữ liệu của nó. |
| arr.T | arr.T | Thuộc tính chuyển vị. Đảo ngược các trục của mảng. |
| np.concatenate() | np.concatenate((a1, a2), axis=0) | Nối một chuỗi các mảng dọc theo một trục hiện có. |
| mean() / std() | arr.mean() / arr.std() | Tính giá trị trung bình số học và độ lệch chuẩn. |
| sum() / dot() | arr.sum() / np.dot(a, b) | Tính tổng các phần tử hoặc tính phép nhân ma trận tích số chấm. |
Tập lệnh demo tương tác
# np.array()
np.array(list)
# np.arange()
np.arange(start, stop, step)
# np.linspace()
np.linspace(start, stop, num)
# np.zeros() / np.ones()
np.zeros(shape) / np.ones(shape)
# shape / dtype
arr.shape / arr.dtype
# reshape()
arr.reshape(new_shape)
# arr.T
arr.T
# np.concatenate()
np.concatenate((a1, a2), axis=0)
# mean() / std()
arr.mean() / arr.std()
# sum() / dot()
arr.sum() / np.dot(a, b)Câu hỏi thường gặp
Tại sao nên sử dụng mảngNumPythay vì danh sách Python tiêu chuẩn?
Các mảngNumPyđược lưu trữ trong các khối bộ nhớ liền kề, giúp chúng nhanh hơn đáng kể và tiết kiệm bộ nhớ hơn khi tính toán số.
Nội dung nào đang được phát sóng trongNumPy?
Việc truyền phát cho phép thực hiện các phép tính số học trên các mảng có hình dạng khác nhau, tự động mở rộng mảng nhỏ hơn để khớp với hình dạng của mảng lớn hơn.
Chủ đề liên quan
Hướng dẫn tham khảo về chuỗiPandasvà DataFrames. Tìm hiểu cách tải, làm sạch, lựa chọn, nhóm và tổng hợp dữ liệu.
Bảng tóm tắt các chức năng của mô-đun toán học PythonHướng dẫn tham khảo nhanh thư viện chuẩn toán Python. Tìm hiểu cách sử dụng các hàm lượng giác, logarit, làm tròn và số học.
Bảng ghi chú các hàm tích hợp trong PythonHướng dẫn tham khảo các hàm dựng sẵn của Python. Tìm hiểu cách sử dụng in, len, phạm vi, liệt kê, zip, bản đồ, bộ lọc, v.v.
Tài nguyên Python được đề xuất
Mở rộng kiến thức của bạn với các hướng dẫn tương tác, bảng ghi chú và so sánh mã có liên quan.
Vòng lặp Python
Tìm hiểu cách sử dụng vòng lặp Python để lặp lại dữ liệu. Nắm vững các phương pháp hay nhất về vòng lặp for, while, ngắt, tiếp tục và lặp bằng các ví dụ tương tác.
Cách sắp xếp danh sách trong Python
Tìm hiểu cách sắp xếp danh sách trong Python bằng phương thức Sort() và hàm Sort(). Khám phá các ví dụ về sắp xếp khóa tùy chỉnh và thứ tự đảo ngược.
Python vs JavaScript: Ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất?
So sánh toàn diện giữa Python và JavaScript. Khám phá sự khác biệt về cú pháp, hiệu suất, trường hợp sử dụng (phụ trợ so với giao diện người dùng) và các ví dụ về mã hóa.