Функция append() добавляет элементы в конец массива.
Параметры: a — подобный массиву объект Любой объект который может быть преобразован в массив NumPy. Указанные элементы будут добавляться к копии данного объекта. values — подобный массиву объект Любой объект который может быть преобразован в массив NumPy, который будет добавлен к a. Значение данного параметра должно иметь туже форму, что и a по всем осям, за исключением той, вдоль которой идет добавление. Если параметр axis не указан то значения могут быть любой формы, так как будут сжаты до одной оси перед добавлением. axis — целое число (необязательный) Определяет ось, в конец которой выполняется добавление. По умолчанию axis = None , что соответствует сжиманию a и values до одной оси и созданию так же одномерного результирующего массива. Возвращает: ndarray — массив NumPy Копия входного массива a с добавленными значениями values в конец указанной оси.
Видео:#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy урокиСкачать
numpy.append¶
Append values to the end of an array.
Parameters arr array_like
Values are appended to a copy of this array.
values array_like
These values are appended to a copy of arr. It must be of the correct shape (the same shape as arr, excluding axis). If axis is not specified, values can be any shape and will be flattened before use.
axis int, optional
The axis along which values are appended. If axis is not given, both arr and values are flattened before use.
Returns append ndarray
A copy of arr with values appended to axis. Note that append does not occur in-place: a new array is allocated and filled. If axis is None, out is a flattened array.
Insert elements into an array.
Delete elements from an array.
When axis is specified, values must have the correct shape.
Видео:Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над НимиСкачать
Работа с векторами в Python с помощью NumPy
В этом уроке мы узнаем, как создать вектор с помощью библиотеки Numpy в Python. Мы также рассмотрим основные операции с векторами, такие как сложение, вычитание, деление и умножение двух векторов, векторное точечное произведение и векторное скалярное произведение.
Видео:► 5. ДОБАВЛЕНИЕ И УДАЛЕНИЕ элементов массива | Курс по Numpy.Скачать
Что такое вектор в Python?
Вектор известен как одномерный массив. Вектор в Python – это единственный одномерный массив списков, который ведет себя так же, как список Python. Согласно Google, вектор представляет направление, а также величину; особенно он определяет положение одной точки в пространстве относительно другой.
Векторы очень важны в машинном обучении, потому что у них есть величина, а также особенности направления. Давайте разберемся, как мы можем создать вектор на Python.
Видео:#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy урокиСкачать
Создание вектора в Python
Модуль Python Numpy предоставляет метод numpy.array(), который создает одномерный массив, то есть вектор. Вектор может быть горизонтальным или вертикальным.
Вышеупомянутый метод принимает список в качестве аргумента и возвращает numpy.ndarray.
Давайте разберемся в следующих примерах.
Пример – 1: горизонтальный вектор
Пример – 2: Вертикальный вектор
Видео:numpy create vector with value rangeСкачать
Базовые операции вектора Python
После создания вектора мы теперь будем выполнять арифметические операции над векторами.
Ниже приведен список основных операций, которые мы можем производить с векторами:
- сложение;
- вычитание;
- умножение;
- деление;
- точечное произведение;
- скалярные умножения.
Видео:#1. Пакет numpy - установка и первое знакомство | NumPy урокиСкачать
Сложение двух векторов
В векторном сложении это происходит поэлементно, что означает, что сложение будет происходить поэлементно, а длина будет такой же, как у двух аддитивных векторов.
Давайте разберемся в следующем примере.
Видео:Apply a Function on Each Element of a 2D NumPy Array - np.vectorizeСкачать
Вычитание
Вычитание векторов выполняется так же, как и сложение, оно следует поэлементному подходу, и элементы вектора 2 будут вычтены из вектора 1. Давайте разберемся в следующем примере.
Видео:► 10. МАТРИЦЫ И ВЕКТОРА | Курс по Numpy.Скачать
Умножение векторов
Элементы вектора 1 умножаются на вектор 2 и возвращают векторы той же длины, что и векторы умножения.
Умножение производится следующим образом.
Первый элемент вектора 1 умножается на первый элемент соответствующего вектора 2 и так далее.
Видео:2.Как установить NumPyСкачать
Операция деления двух векторов
В операции деления результирующий вектор содержит значение частного, полученное при делении двух элементов вектора.
Давайте разберемся в следующем примере.
Как видно из вышеприведенного вывода, операция деления вернула частное значение элементов.
Видео:Machine Learning: Numpy урок 8. Векторные операции.Скачать
Векторное точечное произведение
Векторное скалярное произведение выполняется между двумя последовательными векторами одинаковой длины и возвращает единичное скалярное произведение. Мы будем использовать метод .dot() для выполнения скалярного произведения. Это произойдет, как показано ниже.
Давайте разберемся в следующем примере.
Видео:🐍 СОЗДАНИЕ ВЕКТОРА В NUMPY || Линейная алгебра для Data Science #python #datascience #numpyСкачать
Векторно-скалярное умножение
В операции скалярного умножения; мы умножаем скаляр на каждую компоненту вектора. Давайте разберемся в следующем примере.
В приведенном выше коде скалярное значение умножается на каждый элемент вектора в порядке s * v =(s * v1, s * v2, s * v3).
🎥 Видео
How to Create a Vector using Numpy in Python?Скачать
БМЭ193. Python для анализа данных. Работа с векторами и матрицами в Numpy.Скачать
#10. Базовые математические функции | NumPy урокиСкачать
ВВЕДЕНИЕ В БИБЛИОТЕКУ NUMPY | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕСкачать
#python : numpy find matrix or vector normСкачать
БМЭ191. Python для анализа данных. Работа с векторами и матрицами в Numpy.Скачать
#6. Объединение и разделение массивов | NumPy урокиСкачать
Екатерина Тузова - Numpy: ВекторизацияСкачать
