Как использовать метод numpy.where() в python

Методы сортировки в Numpy

Мы узнаем приведенные ниже методы сортировки в Numpy.

1. Функция numpy sort ()
2. Функция numpy argsort ()
3. Функция numpy lexsort ()

Итак, давайте начнем!

1. функция numpy sort ()

Чтобы сортировать различные элементы, присутствующие в структуре массива, NUMPY предоставляет нам Сортировать () функция. С помощью функции Sort () мы можем отсортировать элементы и отделить их в порядке возрастания в порядок убывания соответственно.

Посмотрите на синтаксис ниже!

Синтаксис:

numpy.sort(array, axis)

Ось параметра «Оси» указывает способ выполнения сортировки. Поэтому, когда мы устанавливаем, сортировка происходит в традиционной моде, а результирующий массив является одним ряд элементов. С другой стороны, если мы установим, сортировка происходит в ряду моды, то есть каждая, и каждая строка сортируется индивидуально.

Пример 1:

В этом примере мы создали массив, далее мы отсортировали массив, используя Сортировка () Функция и с Ось I.e. Это сортирует элементы в порядке возрастания.

import numpy as np
data = np.array(, ])
res = np.sort(data, axis = None)        
print ("Data before sorting:", data)
print("Data after sorting:", res)

Выход:

Data before sorting: 
 ]
Data after sorting: 

Пример 2:

В этом примере мы создали массив и отсортировали то же самое, используя функцию сортировки (), здесь мы установили i.e. ROW WISE сортировка была выполнена.

import numpy as np
data = np.array(, ])
res = np.sort(data, axis = 1)        
print ("Data before sorting:", data)
print("Row wise sorting:", res)

Выход:

Data before sorting: 
 ]
Row wise sorting: 
 ]

2. Numpy argsort ()

Помимо метода Worth (), у нас также есть argsort () Функция, которая используется в качестве методов сортировки в Numpy, которая возвращает Массив индексов отсортированных элементов. Из этих сортировков значений индекса мы можем получить элементы отсортированного массива в порядке возрастания.

Таким образом, с функцией argsort () мы можем отсортировать значения массива и получать значения индекса того же, что и отдельный массив.

Пример:

import numpy as np
data = np.array()
res_index = np.argsort(data)        
print ("Data before sorting:", data)
print("Sorted index values of the array:", res_index)

x = np.zeros(len(res_index), dtype = int)
for i in range(0, len(x)):
    x= data]
print('Sorted array from indexes:', x)

Выход:

В приведенном выше примере мы выполнили функцию Argsort () на значениях данных и получили сортировку значений индекса элементов. Кроме того, мы использовали одинаковые значения индекса массива, чтобы получить элементы отсортированного массива.

Data before sorting: 
Sorted index values of the array: 
Sorted array from indexes: 

3. numpy lexsort () Функция

Функция Lexsort () позволяет отсортировать значения данных с использованием последовательности клавиш I.E. Столкомыми. С Lexsort () Функция, мы сортируем два массива, принимая по одному во время. В результате мы получаем индексные значения отсортированных элементов.

import numpy as np
data = np.array()
data1 = np.array()
res_index = np.lexsort((data1, data))        
print("Sorted index values of the array:", res_index)

Выход:

Sorted index values of the array: 

Использование функции reshape()

Первым делом, прежде чем попрактиковаться в использовании данной функции, вам следует импортировать библиотеку NumPy. После этого можно приступать к работе.

Далее мы покажем различные варианты использования функции .

Пример 1: преобразование одномерного массива в двумерный

Итак, давайте разберем, как с помощью функции преобразовать одномерный массив в двумерный.

В этом сценарии для создания одномерного массива из 10 элементов используется функция .

Первая функция используется для преобразования одномерного массива в двумерный, состоящий из 2 строк и 5 столбцов. Здесь функция вызывается с использованием имени модуля .

А вторая функция используется для преобразования одномерного массива в двумерный, состоящий из 5 строк и 2 столбцов. Здесь уже функция вызывается с использованием массива NumPy с именем .

import numpy as np

np_array = np.arange(10)
print("Исходный массив : \n", np_array)

new_array = np.reshape(np_array, (2, 5))
print("\n Измененный массив с 2 строками и 5 столбцами : \n", new_array)

new_array = np_array.reshape(5, 2)
print("\n Измененный массив с 5 строками и 2 столбцами : \n", new_array)

Если вы запустите описанную выше программу, то получите результат, как на следующем скриншоте. Первый показывает исходный массив, а второй и третий выводят преобразованные массивы.

Пример 2: преобразование одномерного массива в трехмерный

Теперь давайте посмотрим, как при помощи функции преобразовать одномерный массив в трехмерный.

Воспользуемся функцией для создания одномерного массива из 12 элементов.

Функция преобразует созданный одномерный массив в трехмерный размером 2х2х3. Здесь функция вызывается с использованием NumPy-массива .

import numpy as np

np_array = np.array()
print("Исходный массив : \n", np_array)

new_array = np_array.reshape(2, 2, 3)
print("\n Преобразованный 3D массив : \n", new_array)

Выполнив данный код, вы получите следующий вывод. Как и в прошлый раз, первый показывает изначальный массив, второй – преобразованный массив.

Пример 3: изменение формы массива NumPy с учетом порядка

Как вы помните, у функции есть третий — опциональный — аргумент, задающий порядок индексации. Давайте посмотрим, как он применяется на практике.

Как и в первом примере, воспользуемся функцией для создания одномерного массива из 15 элементов.

Первая функция используется для создания двумерного массива из 3 строк и 5 столбцов с упорядочением в стиле C. В то время как вторая функция используется для создания двумерного массива из 3 строк и 5 столбцов с упорядочением в стиле Фортрана.

import numpy as np

np_array = np.arange(15)
print("Исходный массив : \n", np_array)

new_array1 = np.reshape(np_array, (3, 5), order='C')
print("\n Преобразованный 2D массив, упорядоченный в стиле С : \n", new_array1)

new_array2 = np.reshape(np_array, (3, 5), order='F')
print("\n Преобразованный 2D массив, упорядоченный в стиле Фортрана : \n", new_array2)

Давайте выполним наш код. Вот, что мы получим. Как и раньше, первый показывает исходный массив значений. Второй показывает значения массива, упорядоченного по строкам. Третий – упорядоченного по столбцам.

Python numpy inverse array

• In this section, we will discuss Python numpy inverse array.
• For matrix inverse, we need to use numpy.linalg.inv() function.
• This method will inverse the elements in a given matrix. The inverse of a matrix is that if it is multiplied by the original numpy matrix, The output will display in an identity matrix.
• It consists of only one parameter that is Arr and Arr can be a matrix.
• It provides a user easy method to calculate the inverse of the matrix. The function np.linalg.inv() is already available in the Python numpy library.

Syntax:

Example:

Let’s take an example to check how to inverse an array in python

In the above code, we will import a numpy library and create an array using the numpy. array function. Now create a variable and assign the function numpy. linalg and display the result.

Here is the Screenshot of the following given code

Python numpy inverse array

1.4.1.3. Basic data types¶

You may have noticed that, in some instances, array elements are displayed with
a trailing dot (e.g. vs ). This is due to a difference in the
data-type used:

>>> a = np.array()
>>> a.dtype
dtype('int64')

>>> b = np.array()
>>> b.dtype
dtype('float64')

Tip

Different data-types allow us to store data more compactly in memory,
but most of the time we simply work with floating point numbers.
Note that, in the example above, NumPy auto-detects the data-type
from the input.

You can explicitly specify which data-type you want:

>>> c = np.array(, dtype=float)
>>> c.dtype
dtype('float64')

The default data type is floating point:

>>> a = np.ones((3, 3))
>>> a.dtype
dtype('float64')

There are also other types:

Транспонирование массивов и замена осей

Транспонирование — это особый способ изменения формы массива, который
возвращает представление исходных данных без их копирования. Массивы
имеют метод , а также специальный атрибут :

In : arr = np.arange(15).reshape((3, 5))

In : arr
Out: 
array(,
       ,
       ])

In : arr.T
Out: 
array(,
       ,
       ,
       ,
       ])

При выполнении матричных вычислений эта процедура может выполняться
очень часто, например, при вычислении произведения матриц с помощью
функции :

In : arr = np.random.randn(6, 3)

In : arr
Out: 
array(,
       ,
       ,
       ,
       ,
       ])

In : np.dot(arr.T, arr)
Out: 
array(,
       ,
       ])

Для массивов большей размерности метод принимает кортеж с
номерами осей, задающий перестановку осей:

In : arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))

In : arr
Out: 
array(,
        ],

       ,
        ]])

In : arr.transpose((1, , 2))
Out: 
array(,
        ],

       ,
        ]])

Здесь оси были переупорядочены следующим образом: вторая ось стала
первой, первая ось — второй, а последняя осталась без изменений.

Простое транспонирование с помощью является частным случаем
замены осей. Массивы имеют метод , который получает пару
номеров осей и переставляет указанные оси.

In : arr.swapaxes(1, 2)
Out: 
array(,
        ,
        ,
        ],

       ,
        ,
        ,
        ]])

Метод возвращает представление данных без копирования.

• ← Prev
• Next →

Python reverse array sort reverse

• In this section, we will discuss Python reverse array sort reverse.
• In Numpy, the np.sort() function does not allow us to sort an array in the largest number order. Instead, that we can reverse an array providing list slicing in Python after it has been sorted in ascending order.
• The slicing method notation with default start and stop indices and negative step size -1 reverses a given list.
• Use slicing method s to access every step-the element starting from index start (included) and ending in index stop.

Example:

• In the above code, we will import a numpy library and create an array using the numpy.array function. Now create a variable and arrange the elements using the np.sort() function.
• Reverse sorted array using the slicing method and print the output.

Here is the Screenshot of the following given code

Python reverse numpy array reverse method

Добро пожаловать в NumPy!

NumPy (NumericalPython) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется практически во всех областях науки и техники. Это универсальный стандарт для работы с числовыми данными в Python, и он лежит в основе научных экосистем Python и PyData. В число пользователей NumPy входят все — от начинающих программистов до опытных исследователей, занимающихся самыми современными научными и промышленными исследованиями и разработками. API-интерфейс NumPy широко используется в пакетах Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image и в большинстве других научных и научных пакетов Python.

Библиотека NumPy содержит многомерный массив и матричные структуры данных (дополнительную информацию об этом вы найдете в следующих разделах). Он предоставляет ndarray, однородный объект n-мерного массива, с методами для эффективной работы с ним. NumPy может использоваться для выполнения самых разнообразных математических операций над массивами. Он добавляет мощные структуры данных в Python, которые гарантируют эффективные вычисления с массивами и матрицами, и предоставляет огромную библиотеку математических функций высокого уровня, которые работают с этими массивами и матрицами.

Узнайте больше о NumPy здесь!

GIF черезgiphy

Установка NumPy

Чтобы установить NumPy, я настоятельно рекомендую использовать научный дистрибутив Python. Если вам нужны полные инструкции по установке NumPy в вашей операционной системе, вы можетенайти все детали здесь,

Если у вас уже есть Python, вы можете установить NumPy с помощью

conda install numpy

или

pip install numpy

Если у вас еще нет Python, вы можете рассмотреть возможность использованияанаконда, Это самый простой способ начать. Преимущество этого дистрибутива в том, что вам не нужно слишком беспокоиться об отдельной установке NumPy или каких-либо основных пакетов, которые вы будете использовать для анализа данных, таких как pandas, Scikit-Learn и т. Д.

Если вам нужна более подробная информация об установке, вы можете найти всю информацию об установке наscipy.org,

фотоАдриеннотPexels

Если у вас возникли проблемы с установкой Anaconda, вы можете ознакомиться с этой статьей:

Как импортировать NumPy

Каждый раз, когда вы хотите использовать пакет или библиотеку в своем коде, вам сначала нужно сделать его доступным.

Чтобы начать использовать NumPy и все функции, доступные в NumPy, вам необходимо импортировать его. Это можно легко сделать с помощью этого оператора импорта:

import numpy as np

(Мы сокращаем «numpy» до «np», чтобы сэкономить время и сохранить стандартизированный код, чтобы любой, кто работает с вашим кодом, мог легко его понять и запустить.)

В чем разница между списком Python и массивом NumPy?

NumPy предоставляет вам огромный выбор быстрых и эффективных числовых опций. Хотя список Python может содержать разные типы данных в одном списке, все элементы в массиве NumPy должны быть однородными. Математические операции, которые должны выполняться над массивами, были бы невозможны, если бы они не были однородными.

Зачем использовать NumPy?

фотоPixabayотPexels

Массивы NumPy быстрее и компактнее, чем списки Python. Массив потребляет меньше памяти и намного удобнее в использовании. NumPy использует гораздо меньше памяти для хранения данных и предоставляет механизм задания типов данных, который позволяет оптимизировать код еще дальше.

Что такое массив?

Массив является центральной структурой данных библиотеки NumPy. Это таблица значений, которая содержит информацию о необработанных данных, о том, как найти элемент и как интерпретировать элемент. Он имеет сетку элементов, которые можно проиндексировать в Все элементы имеют одинаковый тип, называемыймассив dtype(тип данных).

Массив может быть проиндексирован набором неотрицательных целых чисел, логическими значениями, другим массивом или целыми числами.рангмассива это количество измерений.формамассива — это кортеж целых чисел, дающий размер массива по каждому измерению.

Одним из способов инициализации массивов NumPy является использование вложенных списков Python.

a = np.array(, , ])

Мы можем получить доступ к элементам в массиве, используя квадратные скобки. Когда вы получаете доступ к элементам, помните, чтоиндексирование в NumPy начинается с 0, Это означает, что если вы хотите получить доступ к первому элементу в вашем массиве, вы получите доступ к элементу «0».

print(a)

Выход:

Форма матрицы в Python

Lenght matrix (длина матрицы) в Python определяет форму. Длину матрицы проверяют методом shape().

Массив с 2-мя либо 3-мя элементами будет иметь форму (2, 2, 3). И это состояние изменится, когда в shape() будут указаны аргументы: первый — число подмассивов, второй — размерность каждого подмассива.

Те же задачи и ту же операцию выполнит reshape(). Здесь lenght и другие параметры matrix определяются числом столбцов и строк.

Есть методы и для манипуляции формой. Допустим, при манипуляциях с двумерными или многомерными массивами можно сделать одномерный путём выстраивания внутренних значений последовательно по возрастанию. А чтобы поменять в матрице строки и столбцы местами, применяют transpose().

Добавить столбец

Мы можем использовать метод append() NumPy для вставки столбца.

Рассмотрим пример ниже, где мы создали 2-мерный массив и вставили два столбца:

a = numpy.array(, ])

b = numpy.array(, ])

newArray = numpy.append(a, b, axis = 1)

Если атрибут оси не используется, вывод будет выглядеть следующим образом:

Именно так структура массива выравнивается.

В NumPy мы также можем использовать метод insert() для вставки элемента или столбца. Разница между методом insert() и методом append() заключается в том, что мы можем указать, по какому индексу мы хотим добавить элемент при использовании метода insert (), но метод append() добавляет значение в конец массива.

Рассмотрим пример ниже:

a = numpy.array()

newArray = numpy.insert(a, 1, 90)

Здесь метод insert() добавляет элемент с индексом 1. Помните, что индекс массива начинается с 0.

Нормализовать массив

Нормализация массива-это процесс приведения значений массива в некоторый определенный диапазон. Например, мы можем сказать, что хотим нормализовать массив между -1 и 1 и так далее.

Формула нормализации выглядит следующим образом:

x = (x – xmin) / (xmax – xmin)

Теперь мы просто применим эту формулу к нашему массиву, чтобы нормализовать его. Чтобы найти максимальный и минимальный элементы в массиве, мы будем использовать методы max() и min() NumPy соответственно.

import numpy
 
x= numpy.array()
 
xmax = x.max()
 
xmin = x.min()
 
x = (x - xmin)/(xmax - xmin)
 
print("After normalization array x = \n", x)

Массив NumPy

Как обсуждалось ранее, массив Numpy помогает нам в создании массивов. В этом разделе мы рассмотрим синтаксис и различные параметры, связанные с ним. Наряду с этим мы также рассмотрим некоторые примеры.

Синтаксис массива NumPy

(object)

Это общий синтаксис функции. Он имеет несколько параметров, связанных с ним, которые мы рассмотрим в следующем разделе.

Параметры

1. объект:array_like

Этот параметр представляет входной массив, который мы хотим получить в качестве выходного.

<2. тип:data-type

Этот параметр представляет тип данных, который будут иметь элементы массива. Это необязательный параметр. По умолчанию не указано, что он будет принимать минимальный тип, необходимый для хранения элементов.

3. порядок:

Это еще один необязательный параметр, который определяет расположение массива в памяти. Вновь созданный массив будет находиться в порядке c (row-major), если объект не является типом массива. Кроме того, если указано F, то есть (столбец-мажор), то он примет свою форму.

<4. admin:int

Этот необязательный параметр указывает максимальное количество измерений результирующего массива.

Возвращает

По завершении программы он возвращает массив заданного условия.

Примеры

На данный момент мы закончили охватывать все теории, связанные с массивом NumPy. Давайте теперь посмотрим несколько примеров и поймем, как это выполняется. После этого мы быстро перейдем к Normalize Numpy Array

import numpy as ppool.array(,
               )
print(a)

Выход:

Выше мы видим простой пример массива NumPy. Здесь мы сначала импортировали библиотеку NumPy. После чего мы использовали правильный синтаксис, а также указали тип, который должен быть float. В конце концов, наш результат оправдывает наш вклад и, следовательно, он проверяется. Точно так же вы можете сделать это и для сложного типа данных.

1.4.1.6. Copies and views¶

A slicing operation creates a view on the original array, which is
just a way of accessing array data. Thus the original array is not
copied in memory. You can use to check if two arrays
share the same memory block. Note however, that this uses heuristics and may
give you false positives.

When modifying the view, the original array is modified as well:

>>> a = np.arange(10)
>>> a
array()
>>> b = a)
>>> np.may_share_memory(a, b)
True
>>> b = 12
>>> b
array()
>>> a   # (!)
array()

>>> a = np.arange(10)
>>> c = a)

>>> np.may_share_memory(a, c)
False

This behavior can be surprising at first sight… but it allows to save both
memory and time.

Работа с polynomial

В SciPy есть два способа работы с polynomial. Первый использует класс poly1d. Этот класс принимает коэффициенты или корни для инициализации и формирует полиномиальный объект. Когда мы печатаем этот объект, мы видим, что он напечатан, как polynomial. Давайте посмотрим на пример кода:

from numpy import poly1d

# We'll use some functions from numpy remember!!
# Creating a simple polynomial object using coefficients
somePolynomial = poly1d()

# Printing the result
# Notice how easy it is to read the polynomial this way
print(somePolynomial)

# Let's perform some manipulations
print("\nSquaring the polynomial: \n")
print(somePolynomial* somePolynomial)

#How about integration, we just have to call a function
# We just have to pass a constant say 3
print("\nIntegrating the polynomial: \n")
print(somePolynomial.integ(k=3))

#We can also find derivatives in similar way
print("\nFinding derivative of the polynomial: \n")
print(somePolynomial.deriv())

# We can also solve the polynomial for some value, 
# let's try to solve it for 2
print("\nSolving the polynomial for 2: \n")
print(somePolynomial(2))

Другой способ работы с polynomial – использовать массив коэффициентов. Существуют функции, доступные для выполнения операций с polynomial, представленными в виде последовательностей, первый метод выглядит намного проще в использовании и дает вывод в удобочитаемой форме, поэтому я предпочитаю первый для примера.

Пример Объяснения Numpy Случайной Однородной Функции n Python

Поскольку мы закончили со всей теоретической частью, связанной с NumPy random uniform (), в этом разделе мы рассмотрим, как работает эта функция и как она помогает нам достичь желаемого результата. Мы начнем с примера элементарного уровня и постепенно перейдем к более сложным примерам.

import numpy as ppool
print(ppool.random.uniform(3,0))

0.9813783419439916

В приведенном выше примере сначала мы импортировали модуль NumPy. После чего мы использовали наш синтаксис вместе с оператором print, чтобы получить желаемый результат. Здесь мы рассмотрели очень простой пример, не требующий особых сложностей. Я надеюсь, что этот пример помог вам реализовать синтаксис. А также общая структура программы.

Теперь давайте рассмотрим более продвинутый пример , который поможет нам лучше понять.

# import numpy 
import numpy as ppool 
import matplotlib.pyplot as plt .random.uniform(-1, 1, 1000) 
  
plt.hist(pp,,) 
plt.show()

#вывод

Выше мы можем увидеть еще один пример нашей функции. Вместо того чтобы просто вычислить значение, как в 1-м случае, мы построили его график. Для этого мы использовали еще одну мощную библиотеку python, которая называется href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib»>Matplotlib. Сначала мы импортировали библиотеку numpy, а затем Matplotlib. Затем мы использовали нашу функцию с ее синтаксисом для достижения желаемого результата. После этого в игру вступает библиотека Matplot. Мы использовали это, чтобы нарисовать или распечатать гистограмму, используя данные из нашей предопределенной функции. href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib»>Matplotlib. Сначала мы импортировали библиотеку numpy, а затем Matplotlib. Затем мы использовали нашу функцию с ее синтаксисом для достижения желаемого результата. После этого в игру вступает библиотека Matplot. Мы использовали это, чтобы нарисовать или распечатать гистограмму, используя данные из нашей предопределенной функции.

Эта функция может быть немного трудной для понимания. Поэтому я советую вам практиковать от всего сердца, потому что только тогда вы сможете достичь желаемого результата.

Аргумент ключевого слова axis

Это устанавливает axis для сохранения образцов. Он используется только в том случае, если начальная и конечная точки относятся к типу данных массива.

По умолчанию (axis = 0) образцы будут располагаться вдоль новой оси, вставленной в начало. Мы можем использовать axis = -1, чтобы получить ось в конце.

import numpy as np

p = np.array(, ])
q = np.array(, ])

r = np.linspace(p, q, 3, axis=0)
print(r)
s = np.linspace(p, q, 3, axis=1)
print(s)

Вывод

array(,
        ],

       ,
        ],

       ,
        ]])

array(,
        ,
        ],

       ,
        ,
        ]])

В первом случае, поскольку axis = 0, мы берем пределы последовательности от первой оси.

Здесь пределы – это пары подмассивов и , а также и , берущие элементы из первой оси p и q. Теперь мы сравниваем соответствующие элементы из полученной пары, чтобы сгенерировать последовательности.

Таким образом, последовательности , ] для первой строки и ], ] для второй пары (строки), которая оценивается и объединяется для формирования , ], , ], , ]],

Во втором случае будут вставлены новые элементы в axis = 1 или столбцы. Таким образом, новая ось будет создана через последовательности столбцов. вместо последовательностей строк.

Последовательности с по и по рассматриваются и вставляются в столбцы результата, в результате чего получается , , ], , , ]].

Будучи генератором линейной последовательности, функция numpy.arange() в Python используется для генерации последовательности чисел в линейном пространстве с равномерным размером шага.

Это похоже на другую функцию, numpy.linspace() в Python, которая также генерирует линейную последовательность с одинаковым размером шага.

Давайте разберемся, как мы можем использовать эту функцию для генерации различных последовательностей.

Примеры стандартного отклонения Numpy

1. Numpy.std() – массив 1D

import numpy as np

Arr = np.array()
result = np.std(Arr)

print("arr : ",Arr)
print("SD : ",result)

Выход:

arr :  
SD : 2.6246692913372702

Объяснение:

Здесь, во-первых, мы импортировали numpy с псевдонимом np. Во – вторых, мы создали массив ‘arr’ с помощью функции array (). В-третьих, мы объявили переменную “результат” и присвоили возвращаемое значение функции std (). Мы передали массив ‘arr ‘ в функцию. Наконец, мы напечатали значение результата.

2. Numpy.std() с помощью

import numpy as np 
     
Arr =  
result = np.std(Arr)
print("Arr : ", Arr)  
print("SD: ", result) 
  
print ("More precision value with float32") 
print("SD: ", np.std(Arr, dtype = np.float32)) 

Выход:

Arr :  
SD:  2.9674156357941426
More precision value with float32
SD:  2.9674158

Объяснение:

Здесь, во-первых, мы импортировали numpy с псевдонимом np. Во – вторых, мы создали массив ‘arr’ с помощью функции array (). В-третьих, мы объявили переменную “результат” и присвоили возвращаемое значение функции std (). Мы передали массив ‘arr’ в функцию. В-четвертых, мы напечатали значение результата. Затем мы использовали параметр type для более точного значения стандартного отклонения, которое имеет значение.float32. И, наконец, мы напечатали результат.

3. Numpy.std() с помощью

import numpy as np 
     
Arr =  
result = np.std(Arr)
  
print("Arr : ", Arr)  
print("SD: ", result) 
  
print ("More accurate value with float64") 
print("SD: ", np.std(Arr, dtype = np.float64)) 

Выход:

Arr :  
SD:  2.9674156357941426
More accurate value with float64
SD:  2.9674156357941426

Объяснение:

Здесь, во-первых, мы импортировали numpy с псевдонимом np. Во – вторых, мы создали массив ‘arr’ с помощью функции array (). В-третьих, мы объявили переменную “результат” и присвоили возвращаемое значение функции std (). Мы передали массив ‘arr’ в функцию. В-четвертых, мы напечатали значение результата. Затем мы использовали параметр type для более точного значения стандартного отклонения, которое имеет значение.float64. И наконец, мы напечатали вывод.

4. Numpy.std() – 2D массив

import numpy as np

arr = np.array(,])  
print("Array : ",arr)

result = np.std(arr)  
print("SD : ",result)  

Выход:

Array :  
 ]
SD :  2.449489742783178

Объяснение:

Здесь, во-первых, мы импортировали numpy с псевдонимом np. Во-вторых, мы создали 2D-массив ‘arr’ с помощью функции array (). В-третьих, мы объявили переменную | ‘result’ и присвоили возвращаемое значение функции std (). Мы передали массив ‘arr’ в функцию. Наконец, мы напечатали значение результата.

5. Использование на 2D-массиве для поиска Numpy стандартного отклонения

import numpy as np

arr = np.array(,])  
print("Array : ",arr)

result = np.std(arr, axis=0)  
print("SD : ",result)

Выход:

Array :  
 ]
SD :  

Объяснение:

Здесь, во-первых, мы импортировали numpy с псевдонимом np. Во-вторых, мы создали 2D-массив ‘arr’ с помощью функции array (). В-третьих, мы объявили переменную “результат” и присвоили возвращаемое значение функции std (). Мы передали массив ‘arr’ в функцию, в которой мы использовали еще один параметр, т. е. |/axis=0. Наконец, мы напечатали значение результата.

6. использование в 2D-массиве для поиска Numpy стандартного отклонения

import numpy as np

arr = np.array(,])  
print("Array : ",arr)

result = np.std(arr, axis=1)  
print("SD : ",result)

Выход:

Array :  
 ]
SD :  

Объяснение:

Здесь, во-первых, мы импортировали numpy с псевдонимом np. Во-вторых, мы создали 2D-массив ‘arr’ с помощью функции array (). В-третьих, мы объявили переменную ‘result’ и присвоили возвращаемое значение функции std (). мы передали массив ‘arr’ в функцию, в которой мы использовали еще один параметр, т. е., Наконец, мы напечатали значение результата.

Python numpy invert array

• In this section, we will discuss Python numpy invert array. Here we can easily use the function numpy.invert().
• This method is used to compute the bitwise inversion of a given array element-wise.
• It Originates the bitwise NOT of the binary number representation of the integers in the input arrays.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.invert()

• It consists of few parameters
  • X: input array (Only integer value and boolean expression are handled).
  • Out: It is an optional parameter. A position into which the result is stored. If provided, it should have a shape function that the inputs broadcast.
  • Where: This condition is provided over the input. At a position where the condition is boolean, the out numpy array will be set to the ufunc result.

Example:

Let’s take an example to check how to implement a numpy invert array

Here is the Screenshot of the following given code

Python numpy invert array

1.4.1.4. Basic visualization¶

Now that we have our first data arrays, we are going to visualize them.

Start by launching IPython:

$ ipython # or ipython3 depending on your install

Or the notebook:

$ jupyter notebook

Once IPython has started, enable interactive plots:

>>> %matplotlib  

Or, from the notebook, enable plots in the notebook:

>>> %matplotlib inline 

The is important for the notebook, so that plots are displayed in
the notebook and not in a new window.

Matplotlib is a 2D plotting package. We can import its functions as below:

>>> import matplotlib.pyplot as plt  # the tidy way

And then use (note that you have to use explicitly if you have not enabled interactive plots with ):

>>> plt.plot(x, y)       # line plot    
>>> plt.show()           # <-- shows the plot (not needed with interactive plots) 

Or, if you have enabled interactive plots with :

>>> plt.plot(x, y)       # line plot    

1D plotting:

>>> x = np.linspace(, 3, 20)
>>> y = np.linspace(, 9, 20)
>>> plt.plot(x, y)       # line plot    

>>> plt.plot(x, y, 'o')  # dot plot    

2D arrays (such as images):

>>> image = np.random.rand(30, 30)
>>> plt.imshow(image, cmap=plt.cm.hot)    
<matplotlib.image.AxesImage object at ...>
>>> plt.colorbar()    
<matplotlib.colorbar.Colorbar object at ...>

See also

More in the:

Что такое Стандартное отклонение Numpy?

Numpy – это инструментарий, который помогает нам в работе с числовыми данными. Он содержит набор инструментов для создания структуры данных, называемой массивом Numpy. Это в основном сетка строк и столбцов чисел.

Стандартное отклонение-это статистика, которая измеряет величину вариации в наборе данных относительно его среднего значения и вычисляется как квадратный корень дисперсии. Он рассчитывается путем определения отклонения каждой точки данных относительно среднего.

Где,

• Отклонение SD
• x значение массива
• ты имеешь в виду
• N значений

Модуль numpy в python предоставляет различные функции, одной из которых является numpy.std(). Он используется для вычисления стандартного отклонения вдоль указанной оси. Эта функция возвращает стандартное отклонение элементов массива numpy. Квадратный корень среднего квадратного отклонения (известного как дисперсия) называется стандартным отклонением.

Standard Deviation = sqrt(mean(abs(x-x.mean( ))**2