Numpy მასივის შექმნა
ამ გაკვეთილში განვიხილავთ Numpy მასივის შექმნის ოპერაციებს
np.empty
ეს ოპერაცია ქმნის მითითებული ფორმის და ზომის მასივს
np.eye
ქმნის ორ განზომილებიან მასივს, დიაგონალური ელემენტებით როგორც ერთეული ხოლო დანარჩენი ნულით. ის იღებს პარამეტრ K-ს რომელიც სტანდარტულად 0-ის ტოლია. მოცემული გულისხმობს, რომ ძირითადი დიაგონალური ჩანაწერები შესრულებულია როგორც ერთი.პოზიტიური სიდიდე განსაზღვრავს რომ ზედა დიაგონალი განისაზღვრება როგორც ერთი. ნეგატიური სიდიდე კი განსაზღვრავს ქვედა დიაგონალის სიდიდეებს როგორც ერთი
np.identity
ის ქმნის იდენტიფიკატორების მასივსს. რაც გულისხმობს კვადრატულ მასივსს, მისი სტრიქონების და სვეტების რაოდენობა მთავარი დიაგონალის ტოლია.
np.linspace
იგი აბრუნებს თანაბრად განაწილებულ მასივსს მოცემულ ინტერვალში. მას გააჩნია საწყისი და საბოლოო მნიშვნელობები, რომლებიც მიუთითებენ რიგითობაში პირველ და მომდევნო წევრებზე.
np.ones
იგი ქმნის მასივს, განსაზღვრული ფორმით და სიდიდით. რომელიც ინიცირებულია მხოლო ერთიანებით
np.zeros
იგი ქმნის მასივს, განსაზღვრული ფორმით და სიდიდით. რომელიც ინიცირებულია მხოლო ნულიანებით
კოდის დონეზე ზემოთ მოცემული ასე ჩაიწერება
import numpy as np print("****** np.empty Usage ******\n") a = np.empty(shape=[2,2], dtype=int) print(a) print("\n") print("****** np.eye Usage ******\n") # N is the number of rows # M is the number of columns b = np.eye(N=2, M=2, k=0, dtype=int) print("For k=0\n") print(b) print("\n") c = np.eye(N=2, M=2, k=1) print("For k=1\n") print(c) print("\n") print("****** np.identity Usage ******\n") # n is the dimension of square numpy array d = np.identity(n=2, dtype=np.float) print(d) print("\n") print("****** np.linspace Usage ******\n") e = np.linspace(start=1.0, stop=5.0, num=5) print("Including the stop element\n") print(e) print("\n") f = np.linspace(start=1.0, stop=5.0, num=5, endpoint=False) print("Excluding the stop element\n") print(f) print("\n") print("****** np.ones Usage ******\n") g = np.ones(shape=(5,), dtype=int) print(g) print("\n") print("****** np.zeros Usage ******\n") h = np.zeros(shape=(5,5), dtype=int) print(h) print("\n")