‎ايجاد آرايه با كتابخانهNumPy

‎ايجاد يك شئ آرايه با كتابخانهNumPy

‎كتابخانهNumPy براي استفاده ازآرايه مورد استفاده ميباشد .شئ آرايه كه با كتابخانه NumPy ‎ايجاد ميشود از نوع‎ndarry‎ است . اين آرايه با تابع‎array()‎‎ ايجاد ‎مي شود.

‎مثال ـ ايجاد آرايه

‎براي ايجاد يكndarry مي توانيم يك ليست، تاپل ويا هرشئ آرايه مانندي را به متد ‎array()‎‎ارسال و آن بيك ndarray تبديل خواهد شد .

‎مثال ـ استفاده از يك تاپل براي ايجاد آرايهNumPy

‎ابعاد در آرايه ها ـDimmensions in Arrays

‎بعد در آرايه ها ، يك سطح از عمق آرايه است‎)‎ آرايه هاي تودرتو‎(‎

‎اسكالر ـ‎0-‎D Arrays‎

‎آرايه داراي بعد صفر اسكالر ناميده مي شود .اين آرايه هاي اسكالري عناصر آرايه ميباشند.

‎مثال ـ ايجاد يك آرايه‎0-‎D‎ بامقدار ‎42‎

‎آرايه هاي يك بعدي ـ‎1-‎D Arrays‎

‎آرايه اي كه عناصر آن آرايه هاي‎0-‎D‎ باشند، آرايه تك بعدي يا ‎1-‎D‎ ‎ناميده مي شوند .آنها رايج ترين واساسي ترين آرايه هستند.

‎مثال ـ ايجاد يك آرايه تك بعدي

‎آرايه هاي دو بعدي ـ‎2-‎D Arrays‎

‎آرايه اي كه داراي عناصر آرايه يك بعدي باشد، آرايه دوبعدي‎(2-‎D Array)‎ ناميده ‎ناميده مي شود .اين ها اغلب براي نمايش ماتريس ها و تانسور هاي‎(tensors)‎ دو بعدي ‎استفاده مي شود.

‎مثال ـ ايجاد يك آرايه دوبعدي

‎آرايه هاي سه بعدي ـ‎3-‎D Arrays‎

‎آرايه اي كه داراي عناصر آرايه دوبعدي باشد، آرايه سه بعدي‎(3-‎d Array)‎ ناميده ‎مي شود .اينها اغلب براي نمايش يك تانسور مرتبه سوم استفاده مي شوند.

‎مثال ـ ايجاد يك آرايهسه بعدي

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

print(arr)

‎بررسي تعداد ابعاد آرايه

‎آرايه هايNumPy داراي يك ويژگي بنام‎ndim‎ ميباشد، كه ابعاد آرايه را برگشت ‎ميدهد.

‎مثال ـ بررسي تعداد ابعاد آرايه ها

import numpy as np

a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)

‎آرايه با ابعاد بالاتر ـHigher Dimensional Arrays

‎يك آرايه ميتواند هر بعدي داشته باشد .هنگاميكه آرايه ايجاد مي شود، ميتوانيد تعداد ابعاد را ‎با استفاده از آرگومان‎ndmin‎ مشخص كنيد.

‎مثال ـ ايجاد يك آرايه پنج بعد وبررسي تعداد ابعاد

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('number of dimensions :', arr.ndim)

‎در اين آرايه ، داخلي ترين بعد، يعني بعد پنجم داراي چهارعنصراست .بعد چهاري داراي يك عنصر ‎بوده كه برداراست .بعد سوم هم داراي يك عنصراست، كه ماتريس برداريست .بعد دوم داراي يك عنصر ‎عنصر است ، كه آرايه سه بعدي است .همچنين بعداول داراي يك عنصراست كه داراي يك آرايه ‎چهار بعدي است.