Как создать пустой массив в python numpy
Перейти к содержимому

Как создать пустой массив в python numpy

  • автор:

Как создать пустой и полный массив NumPy?

В этом уроке мы научимся создавать пустой и полный массив NumPy. NumPy означает числовой Python. Это библиотека Python, которая выполняет числовые вычисления. Он предоставляет объект многомерного массива. NumPy — популярная библиотека Python, используемая для работы с массивами. Он также имеет функции для работы в области линейной алгебры, сортировки и матриц и оптимизирован для работы с новейшими архитектурами ЦП.

NumPy очень быстр, поскольку написан на языке C, что делает его более эффективным для создания массивов. Массив представляет собой коллекцию элементов одного типа данных, хранящихся в памяти. К концу этого урока мы сможем научиться создавать как пустой, так и полный массив.

Синтаксис

Это синтаксис для создания полного массива и пустого массива.

numpy.full(order of array, fill_value, dtype = None) numpy.empty(order of array, dtype = None,) 

В этом синтаксисе мы использовали «numpy.full()» для создания полного массива и «numpy.empty()» для создания пустого массива. Порядок параметра массива представляет форму массива. Параметр fill_value и dtype не является обязательным. Fill_value может быть масштабатором или массивом, который будет присвоен массиву. Dtype показывает тип данных массива.

Пример 1

Вот пример, в котором мы использовали функцию np.empty() для создания пустого массива, а затем установили порядок массива 2*3. А затем мы показали массив с помощью функции print().

import numpy as np arr_empty = np.empty((2, 3)) print(arr_empty) 

Выход

[[6.93167257e-310 6.93171505e-310 6.93167256e-310] [6.93167256e-310 6.93167256e-310 6.93167256e-310]] 

Пример 2

В этом примере, в котором мы использовали функцию np.full() для создания массива, мы установили порядок массива 3*3. Затем мы заполнили значение 5. Наконец, мы отобразили массив с помощью функции print().

import numpy as np arr_full = np.full((3, 3), 5) print(arr_full) 

Выход

[[5 5 5] [5 5 5] [5 5 5]] 

Пример 3

В этом примере мы устанавливаем порядок массива 5*5, а затем устанавливаем тип данных «int», чтобы создать пустой целочисленный массив. Тогда как в полном массиве мы установили значение 7, а затем показали массив целочисленных значений.

import numpy as np arr_empty = np.empty((5, 5), dtype=int) print("Empty Array") print(arr_empty) arr_full = np.full([5, 5], 7, dtype=int) print("\n Full Array") print(arr_full) 

Выход

Empty Array [[4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408] [4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408] [4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408 4607182418800017408] [4607182418800017408 4617315517961601024 4617315517961601024 4621819117588971520 4621819117588971520] [4632233691727265792 4636737291354636288 4641240890982006784 4645744490609377280 4650248090236747776]] Full Array [[7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7] [7 7 7 7 7]] 

Пример 4

В этом примере мы устанавливаем порядок массива 4*4, а затем устанавливаем тип данных с плавающей запятой, чтобы создать пустой массив с плавающей запятой. Тогда как в полном массиве мы установили значение 6,34, а затем показали массив плавающих значений.

import numpy as np arr_empty = np.empty((4, 4), dtype=float) print("Empty Array") print(arr_empty) arr_full = np.full([4, 4], 6.34, dtype=float) print("\n Full Array") print(arr_full) 

Выход

Empty Array [[ 1. -0.11756978 0.87175378 0.81794113] [-0.11756978 1. -0.4284401 -0.36612593] [ 0.87175378 -0.4284401 1. 0.96286543] [ 0.81794113 -0.36612593 0.96286543 1. ]] Full Array [[6.34 6.34 6.34 6.34] [6.34 6.34 6.34 6.34] [6.34 6.34 6.34 6.34] [6.34 6.34 6.34 6.34]] 

Заключение

Мы научились использовать NumPy для создания массивов. NumPy — известная библиотека для создания массивов. Работа с NumPy также включает в себя простые в использовании функции для математических вычислений над набором данных массива. Он имеет несколько модулей для выполнения основных и специальных математических функций в NumPy. Мы также можем объединить несколько библиотек с NumPy для улучшения массивов. В заключение отметим, что NumPy очень эффективен и быстр для создания массивов; разработчики могут дополнительно настроить его для конкретных целей.

Все права защищены. © Linux-Console.net • 2019-2024

Создание пустого массива NumPy и постепенное его заполнение

На данный момент программа постепенно записывает в пустой список большой объём данных. Делает примерно так:

import time # Создаю пустые списки z_gyro_row = [] collect_time_row = [] START_TIME = time.time() # В цикле по определённому условию считываю данные с датчика # И постепенно заполняю пустые списки while flag: collect_time = time.time() - START_TIME # Фиксируем отрезок времени collect_time_row.append(collect_time) # Запись времени в список z_gyro_32 = gyro_out32(z_gyro_32) # Считываю значение с датчика z_gyro_row.append(z_gyro_32) # Запись значений в список 

На один из моих вопросов, мне посоветовали для большого объёма данных использовать массивы NumPy. Сейчас я это попытался сделать, но как я понимаю их невозможно так же как и списки постепенно заполнять данными с помощью команды .append. Попытался так, но не вышло:

import numpy as np my_array = np.array([], 'float64') np.append(my_array, 10) 

Возможно только преобразовать list в numpy.ndarray. В связи с этим возникает вопрос как оптимально использовать массивы NumPy, чтобы тратить как можно меньше времени и ресурсов на запись/хранение/обработку данных?

Отслеживать
задан 2 мар 2021 в 11:45
387 1 1 золотой знак 4 4 серебряных знака 13 13 бронзовых знаков
my_array = np.append(my_array, 10)
2 мар 2021 в 12:06
@strawdog Спасибо, всё работает!
2 мар 2021 в 12:08

3 ответа 3

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Если данных не очень много (не миллионы значений), то вам вообще не имеет смысла мучиться с Numpy . Я потестил ради интереса, создал пустой список из добавил к нему по одному 1 000 000 (миллион) элементов. На это у питона ушло 100 миллисекунд.

Если такая скорость для вас мала, то тогда нужно выделять массив Numpy , например, с помощью np.empty заведомо большего размера, чем вам может понадобится, и заполнять его, обращаясь к элементам по индексу. Но это не так удобно, как работать со списком.

А ещё в питоне есть разные виды очередей, например, очень удобная collections.deque , которую можно читать и писать с обоих концов. Если вы то пишете в список, то читаете из него вперемешку, то использовать очередь ещё проще и удобнее, чем список. Опять же на примере миллиона элементов создание очереди путём добавления элементов с конца и с начала по очереди, а потом полное опустошение очереди опять же забиранием элементов с конца и с начала по очереди заняло чуть больше тех же 100 миллисекунд. Очень рекомендую очередь — весьма удобная коллекция.

Отслеживать
ответ дан 2 мар 2021 в 12:49
70k 5 5 золотых знаков 20 20 серебряных знаков 51 51 бронзовый знак

В принципе, вы правы. Вся прелесть numpy проявляется не тогда, когда вы массив создаете, а когда начинаете с ним работать. Вот тогда — и обработка может оказаться на много быстрее чем в списке, код проще и убодочитаемее — ибо без циклов и пр. заморочек. С датчиков же мы что-то снимаем для дальнейшего анализа или хотя-бы визуализации. А если просто «прочитал — добавил» — то можно и без numpy забивать память, пока не произойдет переполнение.

2 мар 2021 в 13:01

@passant Ну да, поскольку сценарий использования автором описан не целиком, сложновато гадать. Но судя по тому, как он пытается использовать numpy , скорее всего тут речь не идёт о векторной/матричной обработке данных, при которой numpy смог бы раскрыться.

2 мар 2021 в 13:02

@CrazyElf Данные после чтения мне необходимо обрабатывать. Сама математика не сложная, но всё равно присутствует. И графики также необходимо строить, поэтому всё таки воспользуюсь советом и буду использовать numpy . Спасибо всем за советы!)

2 мар 2021 в 13:10
Отличная идея с очередями — они здесь архитектурно лучше всего подходят, по-моему
2 мар 2021 в 14:09

Да, массивы — неизменяемый (не расширяемый) тип данных. Это цена за скорость работы. Вообще-то ничего нового и страшного: классические массивы в том-же С++ именно так и работают. Уже десятки лет. И еще столько-же будут использоваться и работать.

Теперь что делать. Самое худшее из возможных решений — работать с ними как со списками, т.е. порождать пустым, а потом добавлять по мере необходимости по одному элементу. Разумный путь — определить максимально возможное (в будущем) количество элементов в массиве, порождать массив именно такого размера, а потом заполнять его элементы по мере их появления. Промежуточный путь — породить массив большого (достаточного на первое время функционирования) размера, после исчерпания — добавлять новый фрагмент (опять — не на один элемент, конечно).

Поскольку у вас работа идет — мне так кажется — с датчиками, то у вас еще меньше проблем должно возникнуть, если конечно архитектуру приложения разработать нормально. В таких приложениях — нет необходимости хранить информацию бесконечно долго. Более того, есть такое понятие — окно наблюдения. По сути, сколько данных вы обрабатываете. И это окно как правило коненчо. Вот и создавайте массив соответствующего размера. Или два таких массива — один заполняется, данные из второго — обрабатываются. Кстати — заполнять можно действительно через список, который по только факту полного заполнения преобразуется в массив. Потом массивы меняются местами — второй наполняется, первый обрабатывается. Но архитектуру конечно надо при этом делать не спонтанно-интуитивно.

2) Python Numpy Array

Массивы NumPy немного похожи на списки Python, но в то же время сильно отличаются. Для тех из вас, кто плохо знаком с этой темой, давайте уточним, что это такое и для чего это нужно.

Как следует из названия, массив NumPy является центральной структурой данных библиотеки numpy. Название библиотеки на самом деле сокращенно от «Числовой Питон» или «Числовой Питон».

Создать массив NumPy

Самый простой способ создать массив в Numpy – использовать список Python.

myPythonList = [1,9,8,3]

Чтобы преобразовать список Python в массив Numpy, используя объект np.array.

numpy_array_from_list = np.array (myPythonList)

Для отображения содержимого списка

Вывод

array([1, 9, 8, 3])

На практике нет необходимости объявлять список Python. Операция может быть совмещена.

a = np.array([1,9,8,3])

ПРИМЕЧАНИЕ . Документация Numpy гласит, что для создания массива используется np.ndarray. Тем не менее, это рекомендуемый метод

Вы также можете создать пустой массив из кортежа

Математические операции над массивом

Вы можете выполнять математические операции, такие как сложение, вычитание, деление и умножение массива. Синтаксис – это имя массива, за которым следует операция (+ .-, *, /), за которой следует операнд

numpy_array_from_list + 10

Вывод:

array([11, 19, 18, 13])

Эта операция добавляет 10 к каждому элементу массива numpy.

Форма массива

Вы можете проверить форму массива с формой объекта, которому предшествует имя массива. Таким же образом вы можете проверить тип с помощью dtypes.

import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print(a.shape) print(a.dtype) (3,) int64

Целое число – это значение без десятичной дроби. Если вы создадите массив с десятичной дробью, то тип изменится на float.

#### Different type b = np.array([1.1,2.0,3.2]) print(b.dtype) float64

2 Dimension Array

Вы можете добавить измерение с “,” кома

Обратите внимание, что это должно быть в скобках []

### 2 dimension c = np.array([(1,2,3), (4,5,6)]) print(c.shape) (2, 3)

Трехмерный массив

Более высокое измерение может быть построено следующим образом:

### 3 dimension d = np.array([ [[1, 2,3], [4, 5, 6]], [[7, 8,9], [10, 11, 12]] ]) print(d.shape) (2, 2, 3)

Резюме

Ниже приведено краткое описание основных функций, используемых с NumPy.

Задача Код
Создать массив Массив ([1,2,3])
распечатать форму Массив ([.]). Форма

Массивы в Python

В Python нет встроенного типа «массив», но вместо него можно использовать встроенный тип «список» (list). Также при использовании библиотеки NumPy можно создавать объект типа «массив» (Ndarray). Далее о каждом из этих двух вариантов подробнее.

Списки (list)

Список представляет собой тип, который может хранить любое количество элементов разных типов. Создать список в Python можно несколькими способами:

Создание

  • Создание пустого списка:
names = []
names = list()
  • Создание списка с элементами:
names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга']
  • Создание списка на основе другого списка:
names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга'] new_names = list(names)
  • Создание списка повторением какого-либо элемента или другого списка:
names = ['Иван', 'Женя', 'Ольга'] new_names = names * 2
  • Создание списка с помощью конструкции range():
numbers = list(range(10))

Функция range(10) возвращает числа от 0 до 9, на основе которых создаётся новый список.

Обращение к элементу

Обращение к элементу списка производится по индексу элемента:

names[0]

Индексы элементов начинаются с нулевого, то есть первый элемент списка имеет индекс «0», а второй — «1».

Обход элементов

Элементы списка можно обходить циклами for и while:

for name in names: print(name)

Сравнение

Списки можно сравнивать между собой. Для того, чтобы два списка считались равными, они должны иметь одинаковый состав. К примеру, следующие два списка будут равны, не смотря на разные способы их создания:

list1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] list2 = list(range(10))

Размерность

Список в Python может быть как одномерным, так и многомерным. Выше были приведены примеры одномерных списков. Чтобы список был многомерным, например, двухмерным, каждый элемент списка должен представлять собой другой список:

names = [['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]]

В данном примере список состоит из трёх списков, каждый из которых содержит имя и возраст. Аналогично можно создавать списки с большим количеством измерений — с большим количеством уровней вложенности.

Для получения элемента многомерного списка, нужно указывать столько индексов, сколько измерений необходимо использовать для описания элемента:

names = [['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]] names[1][0]

Преобразование

Двумерный список можно преобразовать в словарь с парами «ключ-значение»:

names = [['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]] new_dict = dict(names)

Матрицы

Двумерный список является матрицей, которую визуально можно представить в следующем виде:

В данном примере переменная А содержит двумерный список, т.е. список списков, каждый из которых состоит из трёх элементов. Тип list в Python не поддерживает работу со списками как с матрицами, но, тем не менее, позволяет матрицы хранить.

Массивы NumPy (Ndarray)

Создание

Для использования класса Ndarray предварительно необходимо импортировать библиотеку numpy:

import numpy as np

Для создания массива используется функция модуля numpy — array():

import numpy as np new_array = np.array(['Иван', 'Женя', 'Ольга'])

В первый параметр функции array() передаётся список, поэтому способов создания столько же, сколько способов создания списков. При передаче в параметр многомерного списка будет создан многомерный массив:

import numpy as np new_array = np.array([['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]])

Тип значения элементов

В данном примере элементы массива были приведены к строковому типу, так как каждый список главного списка содержал строковое значение. Тип значения элементов массива можно переопределять при создании массива, указывая его вторым параметром функции array():

import numpy as np new_array = np.array([['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]], dtype=np.str)

Обращение к элементам

Обращение к элементам массива Ndarray производится аналогично получение элемента в многомерном списке.

Атрибуты класса Ndarray

Далее рассмотрим атрибуты класса Ndarray:

  • ndim — число измерений (осей) массива;
  • shape — размерность массива. Это tuple, содержащий натуральные числа (n, m) — длины массива по каждой оси (n — высота, m — ширина). Число элементов кортежа shape равно ndim.
  • size — количество элементов в массиве, равно произведению всех элементов атрибута shape;
  • dtype — тип элементов массива. NumPy предоставляет возможность использовать как встроенные типы, например: bool_, character, int8, int16, int32, int64, float8, float16, float32, float64, complex64, object_, так и собственные типы данных, в том числе и составные;
  • itemsize — размер каждого элемента массива в байтах;
  • data — буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно не нужно использовать этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов.

Изменение размерности

Размерность массива darray в Python можно изменять методом reshape():

import numpy as np new_array = np.array([['Иван', 19], ['Женя', 20], ['Ольга', 21]], dtype=np.str) new_array.reshape(2, 3)

При этом количество элементов должно позволять это сделать, т.е. произведение элементов атрибута shape до и после изменения размера должно быть одинаковым. К примеру, нельзя изменить размерность массива с (3, 4) на (2, 5), но можно изменить её на (2, 6).

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *