Как сделать сумму элементов массива в питоне
Добавил пользователь Skiper Обновлено: 04.10.2024
у меня есть 1-мерный массив numpy ( array_ ) и список Python (list_).
следующий код работает, но неэффективен, потому что срезы включают ненужную копию (конечно, для списков Python, и я считаю также для массивов numpy?):
какой хороший способ переписать это?
нарезка массива numpy не сделайте копию, как это делается в случае со списком.
в качестве основного примера:
хотя мы изменили значения в y , это просто представление в той же памяти, что и x .
нарезка ndarray возвращает представление и не дублирует память.
однако, было бы гораздо эффективнее использовать array_[1:].sum() вместо вызова в Python строение sum на массиве numpy.
в качестве быстрого сравнения:
в случае списка, если по какой-то причине вы не хотите делать копию, вы всегда можете использовать itertools.islice . Вместо:
вы могли бы сделать:
в большинстве случаев это перебор, хотя. Если вы имеете дело со списками достаточно долго, что управление памятью является серьезной проблемой, то вы, вероятно, не следует использовать список хранить ваши ценности. (Списки не предназначены для компактного хранения элементов в памяти.)
кроме того, вы не хотели бы делать это для массива numpy. Просто делать some_array[1:].sum() будет на несколько порядков быстрее и не использовать любой больше памяти, чем islice .
islice - это стабильно медленнее!
Я пробовал custom_sum и обнаружил, что это было быстрее, но не намного:
кроме того, при больших числах он был намного медленнее!
Я не мог придумать ничего другого, чтобы проверить. (Мысли, кто-нибудь?)
@Joe Kington (это временный ответ, чтобы просто показать мои тайминги, я удалю его в ближайшее время):
насколько говорит мой источник numpy (1.5.1), sum(.) - это просто оболочка для x.sum(.) . Таким образом, при больших входах время выполнения одинаково (асимптотически) для sum(.) и x.sum(.) .
редактировать: этот ответ должен был быть временным, но на самом деле он (и его комментарии) действительно может быть кому-то полезен. Так что я просто оставлю все как есть. теперь, пока кто-то действительно не попросит меня удалить его.
Теперь, когда мы знаем как формировать массивы пришло время самого главного, самого важно для чего, собственно, и был разработан пакет NumPy – к рассмотрению его математических, вычислительных возможностей. И в основе своей эти вычисления базируются на матрицах и векторах. Но, обо всем по порядку и вначале поговорим о базовых математических операциях этого пакета.
Предположим, имеется обычный список и массив, созданный на его основе:
Сейчас вы увидите принципиальную разницу между двумя этими объектами. Умножим их на число 2:
Видите, при умножении списка языка Python, он дублируется дважды, а при умножении на NumPy массив – каждый его элемент умножается математически на число 2. Если бы мы захотели то же самое реализовать непосредственно на Python, оперируя списками, то пришлось бы делать что-то вроде:
Но выполнялась бы такая конструкция дольше, чем в случае с массивом NumPy. Именно благодаря удобству и скорости библиотека NumPy и приобрела свою популярность.
Пусть у нас задан тот же одномерный массив:
Все указанные в таблице операции выполняются следующим образом:
Разумеется, приоритеты этих операций такие же, что и при обычных математических вычислениях. А на выходе мы получаем новый массив с соответствующими значениями.
Давайте теперь добавим еще один массив:
и посмотрим на эти же операции, но с участием двух массивов:
Везде мы видим поэлементные операции. Соответственно, чтобы они выполнялись, массивы должны быть согласованы по длине. Например, если взять массив:
и выполнить операцию:
то возникнет ошибка из-за несовпадения длин массивов. Но вот такая операция с двумерным массивом b сработает:
В этом случае массив a будет применен к каждой строке массива b и на выходе увидим результат:
Такое поведение получило название транслирование массивов. Подробнее о нем мы еще будем говорить.
Все рассмотренные операции можно распространить и на многомерные массивы, главное, чтобы они были согласованы по размерам. Я приведу два небольших примера, так как думаю, общий принцип здесь понятен. Пусть у нас трехмерный и двумерный массивы:
С ними можно выполнять такие очевидные операции:
И так далее. Причем, двумерный массив b может быть применен к трехмерному массиву a благодаря операции транслирования, так как их размеры согласованы. На самом деле, умножение трехмерного массива на число также реализуется через транслирование числа по всем элементам массива a.
То есть, если нам нужно произвести какие-либо математические операции с массивом и изменения сохранить в нем же, то удобно использовать такие сокращенные записи. Выполняются они очевидным образом, например, так:
И так далее. Но есть один нюанс работы этих операторов. Если, например, массив b определить с типом данных float64:
а массив a имеет тип int32 (можно посмотреть через свойство a.dtype), то операция:
приведет к ошибке. С чем это связано? Дело в том, что результатом сложения вещественного числа с целочисленным, итоговое значение представляет собой вещественное число. Но тип данных массива a – целочисленный и он не может сохранять вещественные числа. Отсюда и возникает эта ошибка. Вообще, следует помнить правило:
При выполнении арифметических операций тип данных автоматически приводится к более общему.
То есть, при работе с целочисленными и вещественными числами на выходе получаем вещественные. При работе с вещественными и комплексными – комплексные. И так далее. Всегда результатом имеем более общий тип данных.
Все описанные математические операции можно комбинировать и записывать в виде:
Здесь круглые скобки, как и в математике, операция изменения приоритетов, то есть, сначала будет выполнено сложение, затем, умножение и в последнюю очередь вычитание.
Вот так работают и используются базовые математические операции в пакете NumPy при работе с массивами.
Видео по теме
© 2022 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта
Матрица — это двухмерная структура данных, в которой числа расположены в виде строк и столбцов. Например:
Эта матрица является матрицей три на четыре, потому что она состоит из 3 строк и 4 столбцов.
Матрицы в Python
Python не имеет встроенного типа данных для матриц. Но можно рассматривать список как матрицу. Например:
Этот список является матрицей на 2 строки и 3 столбца.
Обязательно ознакомьтесь с документацией по спискам Python , прежде чем продолжить читать эту статью.
Давайте посмотрим, как работать с вложенным списком.
Использование вложенных списков в качестве матрицы подходит для простых вычислительных задач. Но в Python есть более эффективный способ работы с матрицами – NumPy .
NumPy массивы в Python
NumPy — это расширение для научных вычислений, которое поддерживает мощный объект N-мерного массива. Прежде чем использовать NumPy, необходимо установить его. Для получения дополнительной информации,
- Ознакомьтесь: Как установить NumPy Python?
- Если вы работаете в Windows, скачайте и установите дистрибутив anaconda Python. Он поставляется вместе с NumPy и другими расширениями.
После установки NumPy можно импортировать и использовать его.
NumPy предоставляет собой многомерный массив чисел (который на самом деле является объектом). Давайте рассмотрим приведенный ниже пример:
Как видите, класс массива NumPy называется ndarray.
Как создать массив NumPy?
Существует несколько способов создания массивов NumPy.
Массив целых чисел, чисел с плавающей точкой и составных чисел
Когда вы запустите эту программу, результат будет следующий:
Массив нулей и единиц
Здесь мы указали dtype — 32 бита (4 байта). Следовательно, этот массив может принимать значения от -2 -31 до 2 -31 -1.
Использование arange() и shape()
Узнайте больше о других способах создания массива NumPy .
Операции с матрицами
Выше мы привели пример сложение, умножение матриц и транспонирование матрицы. Мы использовали вложенные списки, прежде чем создавать эти программы. Рассмотрим, как выполнить ту же задачу, используя массив NumPy.
Сложение двух матриц или сумма элементов массива Python
Мы используем оператор +, чтобы сложить соответствующие элементы двух матриц NumPy.
Умножение двух матриц Python
Чтобы умножить две матрицы, мы используем метод dot(). Узнайте больше о том, как работает numpy.dot .
Примечание: * используется для умножения массива (умножения соответствующих элементов двух массивов), а не умножения матрицы.
Транспонирование матрицы питон
Мы используем numpy.transpose для вычисления транспонирования матрицы.
Как видите, NumPy значительно упростил нашу задачу.
Доступ к элементам матрицы, строкам и столбца
Доступ к элементам матрицы
Также можно получить доступ к элементам матрицы, используя индекс. Начнем с одномерного массива NumPy.
Теперь выясним, как получить доступ к элементам двухмерного массива (который в основном представляет собой матрицу).
Доступ к строкам матрицы
Доступ к столбцам матрицы
Разделение матрицы
Разделение одномерного массива NumPy аналогично разделению списка. Рассмотрим пример:
Теперь посмотрим, как разделить матрицу.
Использование NumPy вместо вложенных списков значительно упрощает работу с матрицами. Мы рекомендуем детально изучить пакет NumPy, если вы планируете использовать Python для анализа данных.
Пожалуйста, оставьте ваши комментарии по текущей теме статьи. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, лайки, отклики, подписки, дизлайки!
Пожалуйста, оставьте ваши отзывы по текущей теме материала. За комментарии, дизлайки, подписки, отклики, лайки низкий вам поклон!
Основы
В Питоне нет структуры данных, полностью соответствующей массиву. Однако, есть списки, которые являются их надмножеством, то есть это те же массивы, но с расширенным функционалом. Эти структуры удобнее в использовании, но цена такого удобства, как всегда, производительность и потребляемые ресурсы. И массив, и список – это упорядоченные коллекции, но разница между ними заключается в том, что классический массив должен содержать элементы только одного типа, а список Python может содержать любые элементы.
Создание массива
Существует несколько способ создать массив. Ниже приведены примеры как это можно сделать.
Многомерный массив
Двухмерный массив в Python можно объявить следующим образом.
Операции с массивами
Давайте теперь рассмотрим операции, которые Пайтон позволяет выполнять над массивами.
Обход массива с использованием цикла for
Мы можем использовать цикл for для обхода элементов массива.
Здесь представлен подход, свойственный большинству языков программирования. В Python же есть свой, более удобный вариант.
Обход многомерного массива
Для того чтоб получить элементы многомерного массива придётся использовать вложенные циклы.
Добавление
Мы можем использовать функцию insert() для вставки элемента по указанному индексу. Элементы из указанного индекса сдвигаются вправо на одну позицию.
Определение размера
Используйте метод len() чтобы вернуть длину массива (число элементов массива).
Не стоит путать размер массива с его размерностью!
Поскольку индексация элементов начинается с нуля, длина массива всегда на единицу больше, чем индекс последнего элемента.
Небольшое пояснение: метод списка .index() возвращает индекс элемента, значение которого совпадает с тем, которое передали методу. Здесь мы передаём значение последнего элемента и, таким образом, получаем индекс последнего элемента. Будьте осторожны: если в списке есть повторяющиеся значения, этот приём не сработает!
Срез Python предоставляет особый способ создания массива из другого массива.
Функция pop
В Python удалить ненужные элементы из массива можно при помощи метода pop, аргументом которого является индекс ячейки. Как и в случае с добавлением нового элемента, метод необходимо вызвать через ранее созданный объект.
После выполнения данной операции содержимое массива сдвигается так, чтобы количество доступных ячеек памяти совпадало с текущим количеством элементов.
Методы массива
В Python есть набор встроенных методов, которые вы можете использовать при работе с list.
| Метод | Значение |
| append() | Добавляет элементы в конец списка |
| clear() | Удаляет все элементы в списке |
| copy() | Возвращает копию списка |
| count() | Возвращает число элементов с определенным значением |
| extend() | Добавляет элементы списка в конец текущего списка |
| index() | Возвращает индекс первого элемента с определенным значением |
| insert() | Добавляет элемент в определенную позицию |
| pop() | Удаляет элемент по индексу |
| remove() | Убирает элементы по значению |
| reverse() | Разворачивает порядок в списке |
| sort() | Сортирует список |
Модуль array
Если Вам всё-таки нужен именно классический массив, вы можете использовать встроенный модуль array. Он почти не отличается от структуры list, за исключением, пожалуй, объявления.
Вот небольшая демонстрация:
Читайте также: