Посты с тэгом arrays


NumPy в Python. Часть 4

Предисловие переводчика


Всем здравствуйте, вот мы и подошли к конечной части. Приятного чтения!
Навигация:


Математика многочленов


NumPy предоставляет методы для работы с полиномами. Передавая список корней, можно получить коэффициенты уравнения:

>>> np.poly([-1, 1, 1, 10])
array([ 1, -11,   9,  11, -10])

Здесь, массив возвращает коэффициенты соответствующие уравнению: . Читать дальше →


NumPy в Python. Часть 3

Предисловие переводчика


И снова здравствуйте! Продолжаем наш цикл статей по переводу мана о numpy. Приятного чтения.


Операторы сравнения и тестирование значений


Булево сравнение может быть использовано для поэлементного сравнения массивов одинаковых длин. Возвращаемое значение это массив булевых True/False значений:

>>> a = np.array([1, 3, 0], float)
>>> b = np.array([0, 3, 2], float)
>>> a > b
array([ True, False, False], dtype=bool)
>>> a == b
array([False,  True, False], dtype=bool)
>>> a <= b
array([False,  True,  True], dtype=bool)
Читать дальше →


NumPy в Python. Часть 2

Предисловие переводчика


Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.

Другие пути создания массивов


Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:

>>> np.arange(5, dtype=float)
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.])
>>> np.arange(1, 6, 2, dtype=int)
array([1, 3, 5])

Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:

>>> np.ones((2,3), dtype=float)
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])
>>> np.zeros(7, dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
Читать дальше →


[Из песочницы] NumPy в Python. Часть 1

Предисловие переводчика


Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

Введение


NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.
Читать дальше →