Trong bài viết trước tôi đã giới thiệu cho bạn về NumPy, tìm hiểu về Mảng trong NumPy. Trong bài viết này chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về các kiểu dữ liệu khác trong NumPy
Tìm kiếm Mảng
Bạn có thể tìm kiếm một mảng cho một giá trị nhất định và trả về các chỉ mục nhận được một kết quả phù hợp. Để tìm kiếm một mảng, hãy sử dụng where().
Tìm các chỉ mục có giá trị là 4:
arr = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4]) x = np.where (arr == 4) print (x)
Output: (mảng ([3, 5, 6], dtype = int64),)
Giá trị 4 có ở chỉ mục 3, 5 và 6.
Tìm các chỉ mục trong đó các giá trị là chẵn:
arr = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) x = np.where (arr% 2 == 0) print (x)
Output: (array([1, 3, 5, 7], dtype=int64),)
Tạo số ngẫu nhiên
NumPy cung cấp module random hoạt động với các số ngẫu nhiên. Bạn sẽ cần sử dụng từ khóa from để nhập ngẫu nhiên từ numpy.
nhập numpy dưới dạng np
#Import Random Mô-đun từ ngẫu nhiên nhập numpy
x = random.randint (100) print (x)
Output: 86
Tạo Float ngẫu nhiên
Phương thức module random rand() trả về một số thực ngẫu nhiên từ 0 đến 1.
x = random.rand()
print(x)
Output: 0.048781085334483776
Tạo mảng ngẫu nhiên
Trong NumPy, chúng tôi làm việc với mảng và bạn có thể sử dụng hai phương pháp từ các ví dụ trên để tạo mảng ngẫu nhiên.
Số nguyên (Integer)
Các phương pháp randint() có một size số nơi bạn có thể xác định hình dạng của một mảng.
x = random.randint (100, size = (5)) print (x)
Output: [13 31 70 76 31]
Số thập phân (Floats)
Các phương pháp rand() cũng cho phép bạn chỉ định hình dạng của mảng.
x = random.rand (5) print (x)
Output: [0,64724056 0,96725784 0,52396417 0,57882588 0,41752778]
Tạo số ngẫu nhiên từ mảng
Các phương phápchoice() cho phép bạn tạo ra một giá trị ngẫu nhiên dựa trên một mảng các giá trị.
x = random.choice ([3, 5, 7, 9]) print (x)
Output: 9
Các hàm toán học
NumPy chứa một số lượng lớn các phép toán khác nhau. NumPy cung cấp các hàm lượng giác tiêu chuẩn, các hàm cho các phép toán số học, xử lý số phức, v.v.
Hàm lượng giác
NumPy có các hàm lượng giác tiêu chuẩn trả về tỷ số lượng giác cho một góc nhất định tính bằng radian.
import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print 'Sine of different angles:' # Convert to radians by multiplying with pi/180 print np.sin(a*np.pi/180) print '\n' print 'Cosine values for angles in array:' print np.cos(a*np.pi/180) print '\n' print 'Tangent values for given angles:' print np.tan(a*np.pi/180) Output:
Sine of different angles:
[ 0. 0.5 0.70710678 0.8660254 1. ] Cosine values for angles in array:
[ 1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01 6.12323400e-17] Tangent values for given angles:
[ 0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00 1.63312394e+16]
Các hàm arcsin, arcos và arctan trả về nghịch đảo lượng giác của sin, cos và tan của góc đã cho. Kết quả của các hàm này có thể được xác minh bởi hàm numpy.degrees () bằng cách chuyển đổi radian sang độ.
Ex:
import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print 'Array containing sine values:' sin = np.sin(a*np.pi/180) print sin print '\n' print 'Compute sine inverse of angles. Returned values are in radians.' inv = np.arcsin(sin) print inv print '\n' print 'Check result by converting to degrees:' print np.degrees(inv) print '\n' print 'arccos and arctan functions behave similarly:' cos = np.cos(a*np.pi/180) print cos print '\n' print 'Inverse of cos:' inv = np.arccos(cos) print inv print '\n' print 'In degrees:' print np.degrees(inv) print '\n' print 'Tan function:' tan = np.tan(a*np.pi/180) print tan
print '\n' print 'Inverse of tan:' inv = np.arctan(tan) print inv print '\n' print 'In degrees:' print np.degrees(inv) OUtput:
Array containing sine values:
[ 0. 0.5 0.70710678 0.8660254 1. ] Compute sine inverse of angles. Returned values are in radians.
[ 0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] Check result by converting to degrees:
[ 0. 30. 45. 60. 90.] arccos and arctan functions behave similarly:
[ 1.00000000e+00 8.66025404e-01 7.07106781e-01 5.00000000e-01 6.12323400e-17] Inverse of cos:
[ 0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] In degrees:
[ 0. 30. 45. 60. 90.] Tan function:
[ 0.00000000e+00 5.77350269e-01 1.00000000e+00 1.73205081e+00 1.63312394e+16] Inverse of tan:
[ 0. 0.52359878 0.78539816 1.04719755 1.57079633] In degrees:
[ 0. 30. 45. 60. 90.]
Các chức năng để làm tròn
numpy.around ()
Đây là một hàm trả về giá trị được làm tròn đến độ chính xác mong muốn. Hàm nhận các tham số sau: numpy.around(a,decimals)
Trong đó: a: là dữ liệu đầu vào
decimals: Số lượng số thập phân làm tròn đến. Mặc định là 0. Nếu âm, số nguyên được làm tròn đến vị trí bên trái của dấu thập phân
Ex:
import numpy as np a = np.array([1.0,5.55, 123, 0.567, 25.532]) print 'Original array:' print a print '\n' print 'After rounding:' print np.around(a) print np.around(a, decimals = 1) print np.around(a, decimals = -1)
Output:
Original array: [ 1. 5.55 123. 0.567 25.532] After rounding: [ 1. 6. 123. 1. 26. ] [ 1. 5.6 123. 0.6 25.5] [ 0. 10. 120. 0. 30. ]
numpy.floor ()
Hàm này trả về số nguyên lớn nhất không lớn hơn tham số đầu vào. Tầng của vô hướng x là số nguyên i lớn nhất , sao cho i <= x . Lưu ý rằng trong Python, luôn được làm tròn từ 0.
Ex:
import numpy as np a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) print 'The given array:' print a print '\n' print 'The modified array:' print np.floor(a)
Output:
The given array: [ -1.7 1.5 -0.2 0.6 10. ] The modified array: [ -2. 1. -1. 0. 10.]
numpy.ceil ()
Hàm ceil() trả về giá trị trần của giá trị đầu vào, tức là ceil của vô hướng x là số nguyên i nhỏ nhất , sao cho i >= x.
Ex:
import numpy as np a = np.array([-1.7, 1.5, -0.2, 0.6, 10]) print 'The given array:' print a print '\n' print 'The modified array:' print np.ceil(a)
Output:
The given array: [ -1.7 1.5 -0.2 0.6 10. ] The modified array: [ -1. 2. -0. 1. 10.]