Creare Array in NumPy
NumPy offre diverse opzioni per la creazione di array multidimensionali. In questo articolo, esamineremo come creare array in NumPy, compresi quelli di 0, 1, 2 e più di 3 dimensioni, nonché come trovare il numero di dimensioni di un array.
Creazione di Array in NumPy
Per creare un array in NumPy, è possibile utilizzare la funzione np.array()
passando una lista Python o una sequenza come argomento. Ad esempio:
import numpy as np
# Creazione di un array unidimensionalearr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Creazione di un array bidimensionale (matrice)arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# Creazione di un array tridimensionalearr3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
Array di 0, 1, 2 e più di 3 Dimensioni
Array di 0 Dimensioni (Scalar)
Un array di 0 dimensioni rappresenta un singolo valore, come un numero intero o decimale. È noto anche come “scalare”.
scalar = np.array(42)
Array di 1 Dimensione
Un array di 1 dimensione è una sequenza di valori, simile a una lista in Python.
arr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
Array di 2 Dimensioni (Matrice)
Un array di 2 dimensioni è una tabella di valori, nota anche come matrice.
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
Array di 3 Dimensioni
Un array di 3 dimensioni è un contenitore di matrici tridimensionali.
arr3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
Array con più di 3 Dimensioni
È possibile creare array con più di 3 dimensioni specificando la forma desiderata durante la creazione.
# Esempio di creazione di un array 4Darr4d = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
Trovare il Numero di Dimensioni
Per trovare il numero di dimensioni di un array in NumPy, è possibile utilizzare l’attributo .ndim
.
print(arr1d.ndim) # Restituisce 1 per un array 1Dprint(arr2d.ndim) # Restituisce 2 per un array 2Dprint(arr3d.ndim) # Restituisce 3 per un array 3Dprint(arr4d.ndim) # Restituisce il numero di dimensioni per un array con più di 3 dimensioni
NumPy offre una grande flessibilità nella gestione di dati multidimensionali, il che lo rende una scelta potente per l’elaborazione numerica in Python.