Python sklearn-kmeans как получить значения в кластере

Арифметические операции над массивами NumPy

Создадим два массива NumPy и продемонстрируем выгоду их использования.

Массивы будут называться и :

При сложении массивов складываются значения каждого ряда. Это сделать очень просто, достаточно написать :

Новичкам может прийтись по душе тот факт, что использование абстракций подобного рода не требует написания циклов for с вычислениями. Это отличная абстракция, которая позволяет оценить поставленную задачу на более высоком уровне.

Помимо сложения, здесь также можно выполнить следующие простые арифметические операции:

Довольно часто требуется выполнить какую-то арифметическую операцию между массивом и простым числом. Ее также можно назвать операцией между вектором и скалярной величиной. К примеру, предположим, в массиве указано расстояние в милях, и его нужно перевести в километры. Для этого нужно выполнить операцию :

Как можно увидеть в примере выше, NumPy сам понял, что умножить на указанное число нужно каждый элемент массива. Данный концепт называется трансляцией, или broadcating. Трансляция бывает весьма полезна.

Доступ к элементам матрицы, строкам и столбцам

Доступ к элементам матрицы

Также можно получить доступ к элементам матрицы, используя индекс. Начнем с одномерного массива NumPy.

import numpy as np
A = np.array()

print("A =", A)     # Первый элемент     
print("A =", A)     # Третий элемент     
print("A =", A)   # Последний элемент     

Когда вы запустите эту программу, результат будет следующий:

A  = 2
A  = 6
A  = 10

Теперь выясним, как получить доступ к элементам двухмерного массива (который в основном представляет собой матрицу).

import numpy as np

A = np.array(,
    ,
    ])

#  Первый элемент первой строки
print("A =", A)  

# Третий элемент второй строки
print("A =", A)

# Последний элемент последней строки
print("A =", A)     

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

A   = 1
A   = 9
A   = 19

Доступ к строкам матрицы

import numpy as np

A = np.array(, 
    ,
    ])

print("A =", A) # Первая строка
print("A =", A) # Третья строка
print("A =", A) # Последняя строка (третья строка в данном случае)

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

A  = 
A  = 
A  = 

Доступ к столбцам матрицы

import numpy as np

A = np.array(, 
    ,
    ])

print("A =",A) # Первый столбец
print("A =", A) # Четвертый столбец
print("A =", A) # Последний столбец (четвертый столбец в данном случае)

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

A  = 
A  = 
A  = 

Если вы не знаете, как работает приведенный выше код, прочтите раздел «Разделение матрицы».

Создание списков на Python

Создать список можно несколькими способами. Рассмотрим их.

1. Получение списка через присваивание конкретных значений

  • Так выглядит в коде Python пустой список:
s =   # Пустой список

Примеры создания списков со значениями:

l = 25, 755, -40, 57, -41   # список целых чисел
l = 1.13, 5.34, 12.63, 4.6, 34.0, 12.8   # список из дробных чисел
l = "Sveta", "Sergei", "Ivan", "Dasha"   # список из строк
l = "Москва", "Иванов", 12, 124   # смешанный список
l = , , , 1, , 1, 1, 1,    # список, состоящий из списков
l = 's', 'p', 'isok', 2 # список из значений и списка

Списки можно складывать (конкатенировать) с помощью знака «+»:

l = 1, 3 + 4, 23 + 5
 
# Результат:
# l = 

2. Списки при помощи функции List()

Получаем список при помощи функции List()

l = list ('spisok')  # 'spisok' - строка
print(l) # - результат - список

4. Генераторы списков

  • В python создать список можно также при помощи генераторов, — это довольно-таки новый метод:
  • Первый простой способ.

Сложение одинаковых списков заменяется умножением:

# список из 10 элементов, заполненный единицами
l = 1*10
# список l = 

Второй способ сложнее.

l = i for i in range(10)
# список l = 

или такой пример:

c = c * 3 for c in 'list'
print (c) # 

Пример:
Заполнить список квадратами чисел от 0 до 9, используя генератор списка.
Решение: 

l = i*i for i in range(10)

еще пример:

l = (i+1)+i for i in range(10)
print(l) # 

Случайные числа в списке:

from random import randint 
l = randint(10,80) for x in range(10)
# 10 чисел, сгенерированных случайным образом в диапазоне (10,80)

Задание Python 4_1:
Создайте список целых чисел от -20 до 30 (генерация).

Задание Python 4_2:
Создайте список целых чисел от -10 до 10 с шагом 2 (генерация list).

Задание Python 4_3:
Создайте список из 20 пятерок (генерация).

Задание Python 4_4:
Создайте список из сумм троек чисел от 0 до 10, используя генератор списка (0 + 1 + 2, 1 + 2 + 3, …).

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().

1.1. Автозаполнение массивов

Возвращает новый массив заданной формы и типа без инициированных записей.
Возвращает новый массив с формой и типом данных указанного массива без инициированных записей.
Возвращает новый массив в котором диагональные элементы равны единице, а все остальные равны нулю.
Возвращает новый квадратный массив с единицами по главной диагонали.
Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный единицами.
Возвращает новый массив с формой и типом данных указанного массива, заполненный единицами.
Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями.
Возвращает новый массив с формой и типом данных указанного массива, заполненный нулями.
Возвращает новый массив заданной формы и типа все элементы которого равны указанному значению.
Возвращает новый массив с формой и типом данных указанного массива, все элементы которого равны указанному значению.

Работа с массивами с заданным размером в Python

Объявление массива в Python известного размера
Массив с определенным числом элементов N  в Python объявляется так, при этом всем элементам массива присваивается нулевое значениеНазвание массива = *NЗадание значений элементов массива в python.
Задать значение элементов массива можно при объявлении массива. Это делается такНазвание массива =
Название массива = значение элемента
При этом массив будет иметь фиксированный размер согласно количеству элементов.
Пример. Задание значений элементов массива в Python двумя способами.
Способ №1.a =
Способ №2.a = 0
a = 1
a = 2
a = 3
a = 4
Таблица основных типов данных в Python. 

При работе с массивами удобно использовать цикл for для перебора всех элементов массива.a = * размер массива
for i in range(размер массива):
    a = выражение

Размер массива в Питон можно узнать с помощью команды len(имя массива)
Пример программы на Python, которая вводит массив с клавиатуры, обрабатывает элементы и выводит на экран измененный массив С клавиатуры вводятся все элементы массива, значения элементов увеличиваются в два раза. Выводим все значения элементов в консоль.a = * 4
for i in range(len(a)):
    i = str(i + 1)
    print(«Введите элемент массива » + i, end = «»)
    i = int(i)
    i = i — 1
    a = int(input())
print(«»)
for i in range(len(a)):
    a = a * 2
for i in range(len(a)):
    print(a)Алгоритм поиска минимального значения массива в python
Нужно перебрать все элементы массива и каждый элемент сравнить с текущим минимумом. Если текущий элемент меньше текущего минимума, то этот элемент становится текущим минимумом.Алгоритм поиска максимального значения массива в python.
Аналогично, для поиска максимального значения нужно перебрать и сравнить каждый элемент с текущим максимумом. Если текущий элемент больше текущего максимума, то текущий максимум приравнивается к этому элементу.
Пример. Программа запрашивает значения элементов массива и выводит минимальное и максимальное значения на экран.a = * 9
for i in range(len(a) — 1):
    i = str(i + 1)
    print(«Введите элемент массива » + i, end = «»)
    i = int(i)
    a = int(input())
    
min = a
max = a

for i in range(len(a)):
    if (i
        min = a
        
    if (i > max):
        max = a
        
min = str(min)
max = str(max)

print(«Минимальное значение = » + min)
print(«Максимальное значение = » + max)

Разделение матрицы

Разделение одномерного массива NumPy аналогично разделению списка. Рассмотрим пример:

import numpy as np
letters = np.array()

# с 3-го по 5-ый элементы
print(letters)        # Вывод: 

# с 1-го по 4-ый элементы
print(letters)        # Вывод:    

# с 6-го до последнего элемента
print(letters)         # Вывод:

# с 1-го до последнего элемента
print(letters)          # Вывод:

# список в обратном порядке
print(letters)          # Вывод:

Теперь посмотрим, как разделить матрицу.

import numpy as np

A = np.array(, 
    ,
    ])

print(A)  # две строки, четыре столбца

''' Вывод:

 ]
'''


print(A)  # первая строка, все столбцы

''' Вывод:
]
'''

print(A)  # все строки, второй столбец

''' Вывод:

'''

print(A)  # все строки, с третьего по пятый столбец
''' Вывод:

 
 ]
'''

Использование NumPy вместо вложенных списков значительно упрощает работу с матрицами. Мы рекомендуем детально изучить пакет NumPy, если вы планируете использовать Python для анализа данных.

Данная публикация представляет собой перевод статьи «Python Matrices and NumPy Arrays» , подготовленной дружной командой проекта Интернет-технологии.ру

Пример преобразования строки в число для расчёта високосного года

Пользовательский ввод в Python- программах воспринимается как строка. В следующем примере пользователя просят ввести год. После ввода значения программа сообщает, високосный это год или нет.

Для этого введённое значение сначала преобразуется в целое число, а затем используется формула расчёта високосного года.

#Пример расчёта високосного года
try:	
Y = int(input("Enter a Year? "))

exceptValueError:
print ("You may only enter digits in '2000' format!")
else:
leap_or_not = Y%4 == 0
ifleap_or_not:
print ("Leap year")
else:
print ("Not a leap year")

Вводимая строка сразу преобразуется в целое число, а затем используется для расчёта.

Копии и представления

При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы. Возможно 3 случая:

Вообще никаких копий

Простое присваивание не создает ни копии массива, ни копии его данных:

>>> a = np.arange(12)
>>> b = a  # Нового объекта создано не было
>>> b is a  # a и b это два имени для одного и того же объекта ndarray
True
>>> b.shape = (3,4)  # изменит форму a
>>> a.shape
(3, 4)

Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий.

Представление или поверхностная копия

Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.

>>> c = a.view()
>>> c is a
False
>>> c.base is a  # c это представление данных, принадлежащих a
True
>>> c.flags.owndata
False
>>>
>>> c.shape = (2,6)  # форма а не поменяется
>>> a.shape
(3, 4)
>>> c,4 = 1234  # данные а изменятся
>>> a
array(,
       ,
       ])

Срез массива это представление:

>>> s = a = 10
>>> a
array(,
       ,
       ])

Глубокая копия

Метод copy() создаст настоящую копию массива и его данных:

>>> d = a.copy()  # создается новый объект массива с новыми данными
>>> d is a
False
>>> d.base is a  # d не имеет ничего общего с а
False
>>> d,  = 9999
>>> a
array(,
       ,
       ])

Срезы

Часто приходится работать не с целым массивом, а только с некоторыми его элементами. Для этих целей в «Пайтоне» существует метод «Срез» (слайс). Он пришел на замену перебору элементов циклом for.

Метод открывает широкие возможности для получения копии массива в «Питоне». Все манипуляции осуществляются в таком виде . Здесь значение start обозначает индекс элемента, от которого начинается отсчет, значение stop — последний элемент, размер шага — количество пропускаемых элементов при каждой итерации. По умолчанию start равняется нулю, то есть отсчет начинается от нулевого элемента списка, stop равняется индексу последнего элемента в списке, шаг — равен единице, то есть перебирает каждый поочередно. Если передать в функцию без аргументов, список копируется полностью от начала до конца.

Например, у нас есть массив:

mas =

Чтобы его скопировать, используем mas. Функция вернет последовательность элементов . Если аргументом будет отрицательное значение, например -3, функция вернет элементы с индексами от третьего до последнего.

mas; //

После двойного двоеточия указывается шаг элементов, копируемых в массиве. Например, mas вернет массив . Если указано отрицательное значение, например, отсчет будет начинаться с конца, и получим .

Методом среза можно гибко работать с вложенными списками. Для двумерного массива в «Питоне» означает, что вернется каждый третий элемент всех массивов. Если указать — вернутся первые два.

Создание пустого массива

Неожиданно нетривиальная операция на двумерных массивах — это создание двумерного массива определенного размера, заполненного, например, нулями. Вы помните, что одномерный массив длины можно создавать как . Возникает желание написать , чтобы создать двумерный массив размера (мы хотим, чтобы первый индекс массива менялся от 0 до , а второй индекс до , поэтому это именно , а не ). Но это сработает не так, как вы можете думать. Дело опять в том, что в питоне массивы по умолчанию не копируются полностью, поэтому то, что получается — это массив длина , в котором каждый элемент соответствует одному и тому же массиву длины . В итоге, если вы будете менять, например, , то так же будет меняться и , и и т.д. — т.к. все внутренние массивы на самом деле соответствуют одному и тому же массиву.

Поэтому массив размера делается, например, так:

a = []
for i in range(n):
    a.append( * m)

мы вручную раз приписали к массиву один и тот же массив.

Или еще есть магия в одну строчку:

Я пока не буду объяснять, как это работает, просто можете запомнить. Или пользоваться предыдущим вариантом.

Обратите внимание, что тут важный момент — хотим мы, чтобы соответствовало первому индексу или второму. В примерах выше — размер первого индекса (т.е

размер «внешнего» массива), a — размер второго индекса (т.е. размер каждого «внутреннего» массива). Если вы хотите, то можно делать и наоборот, но это вы сами должны решить и делать согласованно во всей программе.

Двумерные массивы

Выше везде элементами массива были числа. Но на самом деле элементами массива может быть что угодно, в том числе другие массивы. Пример:

a = 
b = 
c = 
z = 

Что здесь происходит? Создаются три обычных массива , и , а потом создается массив , элементами которого являются как раз массивы , и .

Что теперь получается? Например, — это элемент №1 массива , т.е. . Но — это тоже массив, поэтому я могу написать — это то же самое, что , т.е. (не забывайте, что нумерация элементов массива идет с нуля). Аналогично, и т.д.

То же самое можно было записать проще:

z = , , ]

Получилось то, что называется двумерным массивом. Его можно себе еще представить в виде любой из этих двух табличек:

Первую табличку надо читать так: если у вас написано , то надо взять строку № и столбец №. Например, — это элемент на 1 строке и 2 столбце, т.е. -3. Вторую табличку надо читать так: если у вас написано , то надо взять столбец № и строку №. Например, — это элемент на 2 столбце и 1 строке, т.е. -3. Т.е. в первой табличке строка — это первый индекс массива, а столбец — второй индекс, а во второй табличке наоборот. (Обычно принято как раз обозначать первый индекс и — второй.)

Когда вы думаете про таблички, важно то, что питон на самом деле не знает ничего про строки и столбцы. Для питона есть только первый индекс и второй индекс, а уж строка это или столбец — вы решаете сами, питону все равно

Т.е. и — это разные вещи, и питон их понимает по-разному, а будет 1 номером строки или столбца — это ваше дело, питон ничего не знает про строки и столбцы. Вы можете как хотите это решить, т.е. можете пользоваться первой картинкой, а можете и второй — но главное не запутайтесь и в каждой конкретной программе делайте всегда всё согласованно. А можете и вообще не думать про строки и столбцы, а просто думайте про первый и второй индекс.

Обратите, кстати, внимание на то, что в нашем примере (массив, являющийся вторым элементом массива ) короче остальных массивов (и поэтому на картинках отсутствует элемент в правом нижнем углу). Это общее правило питона: питон не требует, чтобы внутренние массивы были одинаковой длины

Вы вполне можете внутренние массивы делать разной длины, например:

x = , , , [], ]

здесь нулевой массив имеет длину 4, первый длину 2, второй длину 3, третий длину 0 (т.е. не содержит ни одного элемента), а четвертый длину 1. Такое бывает надо, но не так часто, в простых задачах у вас будут все подмассивы одной длины.

(На самом деле даже элементы одного массива не обязаны быть одного типа. Можно даже делать так: , здесь нулевой элемент массива — сам является массивом, а еще два элемента — просто числа. Но это совсем редко бывает надо.)

Как создаются матрицы в Python?

Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) в Python осуществляется с помощью библиотеки NumPy. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.

Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:

import numpy as np

Функция array() — один из самых простых способов, позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив в Python. Она создаёт объект типа ndarray:

array = np.array(/* множество элементов */)

Для проверки используется функция array.type() — принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.

Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex:

array2 = np.array([ /*элементы*/, dtype=np.complex)

Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины в Python, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros(). Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones(). При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:

np.zeros(2, 2, 2) 

К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:

array(] 
]] 
) 

Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам поможет функция print(). Учтите, что если матрица слишком велика для печати, NumPy скроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions(). При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словом threshold.

Как создать строку

Строки всегда создаются одним из трех способов. Вы можете использовать одинарные, двойные и тройные скобки. Давайте посмотрим

Python

my_string = «Добро пожаловать в Python!»
another_string = ‘Я новый текст тут…’

a_long_string = »’А это у нас
новая строка
в троичных скобках»’

1
2
3
4
5
6

my_string=»Добро пожаловать в Python!»

another_string=’Я новый текст тут…’

a_long_string=»’А это у нас

новая строка
в троичных скобках»’

Строка с тремя скобками может быть создана с использованием трех одинарных скобок или трех двойных скобок. Так или иначе, с их помощью программист может писать строки в нескольких линиях. Если вы впишете это, вы увидите, что выдача сохраняет разрыв строк. Если вам нужно использовать одинарные скобки в вашей строке, то впишите двойные скобки. Давайте посмотрим на пример:

Python

my_string = «I’m a Python programmer!»
otherString = ‘Слово «Python» обычно подразумевает змею’
tripleString = «»»В такой «строке» мы можем ‘использовать’ все.»»»

1
2
3

my_string=»I’m a Python programmer!»

otherString=’Слово «Python» обычно подразумевает змею’

tripleString=»»»В такой «строке» мы можем ‘использовать’ все.»»»

Данный код демонстрирует то, как вы можете вписать одинарные или двойные скобки в строку. Существует еще один способ создания строки, при помощи метода str. Как это работает:

Python

my_number = 123
my_string = str(my_number)

1
2

my_number=123

my_string=str(my_number)

Если вы впишете данный код в ваш интерпретатор, вы увидите, что вы изменили значение интегратора на строку и присвоили ее переменной my_string. Это называется кастинг, или конвертирование. Вы можете конвертировать некоторые типы данных в другие, например числа в строки. Но вы также заметите, что вы не всегда можете делать обратное, например, конвертировать строку вроде ‘ABC’ в целое число. Если вы сделаете это, то получите ошибку вроде той, что указана в этом примере:

Python

int(‘ABC’)

Traceback (most recent call last):
File «», line 1, in
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘ABC’

1
2
3
4
5

int(‘ABC’)

Traceback(most recent call last)

File»»,line1,infragment>

ValueErrorinvalid literal forint()withbase10’ABC’

Мы рассмотрели обработку исключений в другой статье, но как вы могли догадаться из сообщения, это значит, что вы не можете конвертировать сроки в цифры. Тем не менее, если вы вписали:

Python

x = int(«123»)

1 x=int(«123»)

То все должно работать

Обратите внимание на то, что строка – это один из неизменных типов Python. Это значит, что вы не можете менять содержимое строки после ее создания

Давайте попробуем сделать это и посмотрим, что получится:

Python

my_string = «abc»
my_string = «d»

Traceback (most recent call last):
File «», line 1, in
TypeError: ‘str’ object does not support item assignment

1
2
3
4
5
6

my_string=»abc»

my_string=»d»

Traceback(most recent call last)

File»»,line1,infragment>

TypeError’str’objectdoes notsupport item assignment

Здесь мы пытаемся изменить первую букву с «а» на «d«, в итоге это привело к ошибке TypeError, которая не дает нам сделать это. Теперь вы можете подумать, что присвоение новой строке то же значение и есть изменение строки. Давайте взглянем, правда ли это:

Python

my_string = «abc»
a = id(my_string)
print(a) # 19397208

my_string = «def»
b = id(my_string)
print(b) # 25558288

my_string = my_string + «ghi»
c = id(my_string)
print(c) # 31345312

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

my_string=»abc»

a=id(my_string)

print(a)# 19397208

my_string=»def»

b=id(my_string)

print(b)# 25558288

my_string=my_string+»ghi»

c=id(my_string)

print(c)# 31345312

Проверив id объекта, мы можем определить, что когда мы присваиваем новое значение переменной, то это меняет тождество

Обратите внимание, что в версии Python, начиная с 2.0, строки могут содержать только символы ASCII. Если вам нужен Unicode, тогда вы должны вписывать u перед вашей строкой

Пример:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
my_unicode_string = u»Это юникод!»

1
2

# -*- coding: utf-8 -*-

my_unicode_string=u»Это юникод!»

В Python, начиная с версии 3, все строки являются юникодом.

Теория и практика. Быстрая проверка задач и подсказки к ошибкам на русском языке.
Работает в любом современном браузере.

Конкатенация строк

Конкатенация – это важный момент, это означает соединение или добавление двух объектов вместе. В нашем случае, нам нужно узнать, как добавить две строки вместе. Как вы можете догадаться, в Python эта операция очень простая:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-

string_one = «Собака съела »
string_two = «мою книгу!»
string_three = string_one + string_two

print(string_three) # Собака съела мою книгу!

1
2
3
4
5
6
7

# -*- coding: utf-8 -*-
 

string_one=»Собака съела «

string_two=»мою книгу!»

string_three=string_one+string_two

print(string_three)# Собака съела мою книгу!

Оператор + конкатенирует две строки в одну

Создание массивов

В NumPy существует много способов создать массив. Один из наиболее простых — создать массив из обычных списков или кортежей Python, используя функцию numpy.array() (запомните: array — функция, создающая объект типа ndarray):

>>> import numpy as np
>>> a = np.array()
>>> a
array()
>>> type(a)

Функция array() трансформирует вложенные последовательности в многомерные массивы. Тип элементов массива зависит от типа элементов исходной последовательности (но можно и переопределить его в момент создания).

>>> b = np.array(, 4, 5, 6]])
>>> b
array(,
       ])

Можно также переопределить тип в момент создания:

>>> b = np.array(, 4, 5, 6]], dtype=np.complex)
>>> b
array(,
       ])

Функция array() не единственная функция для создания массивов. Обычно элементы массива вначале неизвестны, а массив, в котором они будут храниться, уже нужен. Поэтому имеется несколько функций для того, чтобы создавать массивы с каким-то исходным содержимым (по умолчанию тип создаваемого массива — float64).

Функция zeros() создает массив из нулей, а функция ones() — массив из единиц. Обе функции принимают кортеж с размерами, и аргумент dtype:

>>> np.zeros((3, 5))
array(,
       ,
       ])
>>> np.ones((2, 2, 2))
array(,
        ],

       ,
        ]])

Функция eye() создаёт единичную матрицу (двумерный массив)

>>> np.eye(5)
array(,
       ,
       ,
       ,
       ])

Функция empty() создает массив без его заполнения. Исходное содержимое случайно и зависит от состояния памяти на момент создания массива (то есть от того мусора, что в ней хранится):

>>> np.empty((3, 3))
array(,
       ,
       ])
>>> np.empty((3, 3))
array(,
       ,
       ])

Для создания последовательностей чисел, в NumPy имеется функция arange(), аналогичная встроенной в Python range(), только вместо списков она возвращает массивы, и принимает не только целые значения:

>>> np.arange(10, 30, 5)
array()
>>> np.arange(, 1, 0.1)
array()

Вообще, при использовании arange() с аргументами типа float, сложно быть уверенным в том, сколько элементов будет получено (из-за ограничения точности чисел с плавающей запятой). Поэтому, в таких случаях обычно лучше использовать функцию linspace(), которая вместо шага в качестве одного из аргументов принимает число, равное количеству нужных элементов:

>>> np.linspace(, 2, 9)  # 9 чисел от 0 до 2 включительно
array()

fromfunction(): применяет функцию ко всем комбинациям индексов

Шаблоны и новая методика форматирования строк

Этот метод был добавлен в Python 2.4 в виде шаблонов строк, но в качестве обычного метода string, работающего через метод format в версии 2.6. Так что это не самый свежий метод, просто обновленный. В любом случае, приступим к работе с шаблонами!

Python

print(«%(lang)s is fun!» % {«lang»:»Python»}) # Python is fun!

1 print(«%(lang)s is fun!»%{«lang»»Python»})# Python is fun!

Должно быть это выглядит странно, но на самом деле мы сменили наши % на %(lang), с тем отличием, что данный объект идет в комплекте с переменной. Вторая часть пример вызывает словарь Python, который мы рассмотрим в следующей статье. В основном, это пара key:value, так что когда Python ищет ключ lang в строке и в указанном словаре ключей, он заменяет этот ключ его значением. Давайте взглянем на следующие примеры:

Python

a = «%(value)s %(value)s %(value)s !» % {«value»:»SPAM»}
print(a) # SPAM SPAM SPAM !

b = «%(x)i + %(y)i = %(z)i» % {«x»:1, «y»:2}
print(b)

Traceback (most recent call last):
File «», line 1, in
KeyError: ‘z’

c = «%(x)i + %(y)i = %(z)i» % {«x»:1, «y»:2, «z»:3}
print(c) # 1 + 2 = 3

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

a=»%(value)s %(value)s %(value)s !»%{«value»»SPAM»}

print(a)# SPAM SPAM SPAM !

b=»%(x)i + %(y)i = %(z)i»%{«x»1,»y»2}

print(b)

Traceback(most recent call last)

File»»,line1,infragment>

KeyError’z’

c=»%(x)i + %(y)i = %(z)i»%{«x»1,»y»2,»z»3}

print(c)# 1 + 2 = 3

В первом примере вы могли заметить, что мы передали только одно значение, но оно было вставлено три раза. Это одно из преимуществ использования шаблонов. Второй пример был загвоздкой, в которой мы забыли передать ключ z. В третьем примере эта проблема была исправлена с соответствующим результатом. Теперь давайте взглянем на то, что мы можем сделать, по аналогии с методом форматирования строк:

Python

a = «Python is as simple as {0}, {1}, {2}».format(«a», «b», «c»)
print(a) # ‘Python is as simple as a, b, c’

b = «Python is as simple as {1}, {0}, {2}».format(«a», «b», «c»)
print(b) # ‘Python is as simple as b, a, c’

xy = {«x»:0, «y»:10}
c = «Graph a point at where x={x} and y={y}».format(**xy)
print(c) # Graph a point at where x=0 and y=10

1
2
3
4
5
6
7
8
9

a=»Python is as simple as {0}, {1}, {2}».format(«a»,»b»,»c»)

print(a)# ‘Python is as simple as a, b, c’

b=»Python is as simple as {1}, {0}, {2}».format(«a»,»b»,»c»)

print(b)# ‘Python is as simple as b, a, c’

xy={«x»,»y»10}

c=»Graph a point at where x={x} and y={y}».format(**xy)

print(c)# Graph a point at where x=0 and y=10

В двух первых примерах вы можете увидеть, что мы можем передать объекты позиционно. Если мы перестроим порядок, мы получим немного другую выдачу. В последнем примере мы использовали словарь также, как мы использовали шаблоны ранее. Однако, нам нужно извлечь словарь при помощи двойной звездочки, чтобы он работал правильно. Существует множество других случаев, в которых используются строки, такие как определение ширины, выравнивание текста, конвертация в разные базы и многое другое. Убедитесь в том, что вы ознакомились с рекомендациями ниже, для дополнительной информации.

  • Документация Python 2.Х о

Нарезка строк

Одной из тем, которую вы часто будете делать на практике, является нарезка строк. Помню, меня удивило то, как часто мне нужно было узнать, как это делается в повседневной работе. Давайте посмотрим, как нарезка сработает в следующей строке:

Python

my_string = «I like Python!»

1 my_string=»I like Python!»

Каждый символ в строке может стать доступным при помощи слайсинга (нарезки). Например, если вам нужно взять только первый символ, вы можете сделать это следующим образом:

Python

print( my_string ) # I

1 print(my_string1)# I

Таким образом, мы берем первый символ в строке до второго символа, но, не включая его. Да, в Python отсчет ведется с нуля. Это проще понять, если мы определим позицию каждого символа в таблице:

Python

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 — I l i k e P y t h o n !

1 12345678910111213-IlikePython!

Таким образом, у нас есть строка длиной в 14 символов, начиная с нуля и до тринадцати. Давайте приведем несколько примеров, чтобы понять это лучше.

Python

my_string # ‘I’
my_string # ‘I like Pytho’
my_string # ‘I like Python’
my_string # ‘I like Python!’
my_string # ‘I like Py’
my_string # ‘I like Python!’
my_string # ‘like Python!’

1
2
3
4
5
6
7

my_string1# ‘I’

my_string12# ‘I like Pytho’

my_string13# ‘I like Python’

my_string14# ‘I like Python!’

my_string-5# ‘I like Py’

my_string# ‘I like Python!’

my_string2# ‘like Python!’

Как видно в данных примерах, мы можем назначить срез, лишь указав его начало (другими словами, my_string), конец среза (my_string), или оба (my_string). Мы можем даже использовать отрицательные значения, которые начинаются с конца строки. Так что в примере, где мы указали my_string, начало ведется с нуля и заканчивается 5 символами, перед концом строки. Вы можете задаться вопросом «Зачем мне это и где это можно применить?». Лично я использовал это для разбора записей с фиксированной шириной в файлах, или ситуативно для парсинга сложных названий файлов, с очень специфическими наименованиями. Также я использовал это для парсинга значений в бинарных файлах. Любая работа, которая включает в себя обработку текстовых файлов, может быть намного проще, если вы понимаете, как работает нарезка и как эффективно использовать данный инструмент. Вы также можете получить доступ к отдельным символам в строке с помощью индексации. Например:

Python

print(my_string) # I

1 print(my_string)# I

Данный код выдаст первый символ в строке.

Ввод-вывод двумерного массива

Обычно двумерный массив вам задается как строк по чисел в каждой, причем числа и вам задаются заранее. Такой двумерный массив вводится эдакой комбинацией двух способов ввода одномерного массива, про которые я писал выше:

n, m = map(int, input().split())  # считали n и m из одной строки
# m дальше не будет нужно
a = []
for i in range(n):
    a.append(list(map(int, input().split())))

Мы считываем очередную строку и получаем очередной «внутренний» массив: , и приписываем его () ко внешнему массиву.

Обратите внимание, что здесь мы уже четко решили, что первый индекс нашего массива соответствует строкам входного файла, а второй индекс — столбцам, т.е. фактически мы уже выбрали левую из двух картинок выше

Но это связано не с тем, как питон работает с двумерными массивами, а с тем, как заданы входные данные во входном файле.

Вывод двумерного массива, если вам его надо вывести такой же табличкой, тоже делается комбинацией способов вывода одномерного массива, например, так:

for i in range(len(a)):
    print(*a)

или так:

for i in range(len(a)):
    for j in range(len(a)):
        print(a, end=" ")
    print()  # сделать перевод строки
Ссылка на основную публикацию