Typ danych ndarray
Najważniejszym obiektem zdefiniowanym w NumPy jest tablica N-wymiarowa o nazwie numpy.ndarray.
Ndarray to skrót od N-dimmentional array, czyli tablica wielowymiarowa.
Często w skrócie mówi się na to tablica, i nie można jej mylić z listą w Pythonie.
Tablice w pakiecie Numpy w Pythonie to jednorodna, wielowymiarowa siatka indeksowanych elementów. Jednorodna, czyli elementy, najczęściej liczby, są wszystkie tego samego typu,
indeksowane przez krotkę nieujemnych liczb całkowitych.
Dostęp do elementów w kolekcji można uzyskać za pomocą indeksu liczonego od zera.
Podsumowując, ndarray to w bibliotece Numpy obiekt. Obiekt ndarray możemy utworzyć wykorzystując np. metodę array(). Wystarczy przekazać do metody array() obiekt sekwencyjny typu: lista, krotka, słownik, zestaw itp.
a metoda zwróci tablicę typu ndarray.
Przykład 1
import numpy as np
x=np.array([1,2,3,4])
print(x)
[1 2 3 4] #wynik - tablica utworzona z listy Pythona
type(x)
<class 'numpy.ndarray'> #wynik- określenie typu danych
Przykład 2
import numpy as np
q=np.array((1,2,3,4))
print(q)
[1 2 3 4] #wynik, tablica z krotki
type(q)
<class 'numpy.ndarray'> #wynik- typ danych 'ndarray'
Tablice 1-D (tablice jednowymiarowe)
Tablice 1-D to tablice, które zawierają kilka wartości czyli tablic 0-D. Często tablice 1-D nazywane są tablicami jednowymiarowymi.
Przykład 1
import numpy as np
z=np.array([1,2,3,4])
print(z)
[1 2 3 4] #wynik, tablica 1-D
type(z)
<class 'numpy.ndarray'> #wynik - typ danych 'ndarray'
Tablice 2-D (tablice dwuwymiarowe)
Tablice 2-D to tablice której elementami są tablice 1-D.
Przykład 1
import numpy as np
x=np.array([[1,2,3,4],[6,7,8,9]])
print(x)
[[1 2 3 4]
[6 7 8 9]] #wynik - tablica 2-D
type(x)
<class 'numpy.ndarray'>
Tablice 3-D (tablice trójwymiarowe)
Tablice 3-D, to tablice, których elementami są tablice 2-d (macierze).
Przykład 1
import numpy as np
x=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[1,2,3]]])
print(x)
[[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[7 8 9]
[1 2 3]]] #wynik, metoda array() zwróciła tablicę 3-wymiarową
type(x)
<class 'numpy.ndarray'> #wynik - uzyskaliśmy obiekt typu ndarray
Atrybut ndim
Dzięki atrybutowi ndim możemy sprawdzić ile wymiarów posiadają określone tablice:
Przykład 1
import numpy as np
x=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[1,2,3]]])
print(x.ndim)
3 #wynik - metoda zwróciła tablicę 3-wymiarową
