Hướng dẫn create a large array in python - tạo một mảng lớn trong python

Tôi cần biết danh sách đầu vào của bạn như thế nào nhưng tôi sẽ cố gắng. Một cái gì đó như thế này?

array1 = [1,2,3,4] array2 = ['a','b','c','d'] output_array = [['x','y','z',a1,a2] for a1,a2 in zip(array1,array2)] print(output_array) [['x', 'y', 'z', 1, 'a'], ['x', 'y', 'z', 2, 'b'], ['x', 'y', 'z', 3, 'c'], ['x', 'y', 'z', 4, 'd']]

Những điều tôi đang sử dụng ở đây: ZIP (lặp lại qua 2 mảng và sắp xếp chúng, đầu tiên từ một danh sách với danh sách thứ nhất đến danh sách thứ hai ... sau đó là 2nds, v.v.)

Danh sách hiểu (tạo một danh sách nội tuyến, google về nó, rất nhiều lời giải thích tốt)

Nếu bạn muốn sau đó biến nó trở lại thành một gấu trúc DataFrame:

import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array)

Làm thế nào tôi có thể tạo một mảng trong Python?

Trong Python, bạn có thể tạo các kiểu dữ liệu mới, được gọi là mảng bằng gói Numpy. Các mảng Numpy được tối ưu hóa cho các phân tích số và chỉ chứa một loại dữ liệu duy nhất. Trước tiên, bạn nhập Numpy và sau đó sử dụng hàm mảng () để tạo một mảng. Hàm mảng () lấy một danh sách làm đầu vào.

Kích thước của mảng trong Python là gì?

Một mảng có thể có bao nhiêu chiều?

Cũng lưu ý rằng bạn chạy vào valueError nếu mảng của bạn có hơn 32 chiều. Theo mặc định, các mảng Numpy có thể có tối đa 32 chiều.

CMPT 353

Dữ liệu trong Python

Một mảng có thể có bao nhiêu chiều?

Cũng lưu ý rằng bạn chạy vào valueError nếu mảng của bạn có hơn 32 chiều. Theo mặc định, các mảng Numpy có thể có tối đa 32 chiều.
CMPT 353
Dữ liệu trong Python

Một mảng có thể có bao nhiêu chiều?

Cũng lưu ý rằng bạn chạy vào valueError nếu mảng của bạn có hơn 32 chiều. Theo mặc định, các mảng Numpy có thể có tối đa 32 chiều.

CMPT 353

Dữ liệu trong Python

Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.

Thật thú vị khi viết, nhưng không được ghi nhận là nhanh chóng, và bằng cách nào đó xấu trong dữ liệu

Cấu trúc dữ liệu tích hợp

Dữ liệu trong Python

Importing:

import numpy as np

Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.

Dữ liệu trong Python

a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)

Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.

long values[4] = {10, 20, 30, 40};

Thật thú vị khi viết, nhưng không được ghi nhận là nhanh chóng, và bằng cách nào đó xấu trong dữ liệu

Dữ liệu trong Python

Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.

a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)9
long values[4] = {10, 20, 30, 40};0
long values[4] = {10, 20, 30, 40};1
long values[4] = {10, 20, 30, 40};2
long values[4] = {10, 20, 30, 40};3
long values[4] = {10, 20, 30, 40};4
long values[4] = {10, 20, 30, 40};5
long values[4] = {10, 20, 30, 40};6

Dữ liệu trong Python

Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.

print(a.shape) twodim = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.float64) print(twodim.ndim, twodim.dtype, twodim.shape) threedim = np.array([[[1,2], [3,4]], [[5,6], [6,7]]]) print(threedim.ndim, threedim.dtype, threedim.shape)

Output:

(4,) 2 float64 (2, 3) 3 int64 (2, 2, 2)

Dữ liệu trong Python

Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.

print( np.arange(6, 14) ) print( np.linspace(0, 5, 11, dtype=np.float32) ) print( np.empty((2, 3), dtype=np.int64) ) # uninitialized! print( np.zeros((2, 3)) ) [ 6 7 8 9 10 11 12 13] [ 0. 0.5 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. ] [[140506921020328 140506921020328 140506806120376] [140506776227352 632708812243096 0]] [[ 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0.]]

Dữ liệu trong Python

Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.

print( np.zeros((1000, 10000)) )import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 0

Dữ liệu trong Python

Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.

import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 1import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 2

Dữ liệu trong Python

Python dường như không phải là một lựa chọn rõ ràng để phân tích dữ liệu.

Thật thú vị khi viết, nhưng không được ghi nhận là nhanh chóng, và bằng cách nào đó xấu trong dữ liệu

Cấu trúc dữ liệu tích hợp

Có một cấu trúc dữ liệu rõ ràng để lưu trữ dữ liệu: Danh sách Python.

a = np.array([10, 20, 30, 40], dtype=np.int64)6

Điều này được biểu diễn (trong CPython) dưới dạng một mảng (?) Của các con trỏ đến các đối tượng Python.: no loops. (Except where specified, or in the project if you really need them.)

Cấu trúc dữ liệu tích hợp

import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 3import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 4

Cấu trúc dữ liệu tích hợp

Numpy có các quy tắc phát sóng xác định cách thức các toán hạng được kết hợp. Đại khái:

Mảng hình dạng giống hệt: phần tử khôn ngoan.
Mảng và vô hướng: vô hướng áp dụng cho từng phần tử.
\ (n \)-Dim và vector: Kéo dài vectơ.
Tương tự chiều cao hơn của điều đó.

Hoạt động trên các mảng

Có nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị.

import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 5import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 6

Hoạt động trên các mảng

Có nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị.

import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 7import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 8

Hoạt động trên các mảng

Có nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị.

import pandas as pd pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d','e'], data=output_array) 9import numpy as np0

Hoạt động trên các mảng

Có nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị.

Hàm long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 biến một hàm hiện có thành một UFUNC có thể hoạt động trên toàn bộ mảng bằng cách lặp đi lặp lại hàm.

import numpy as np1

Hoạt động trên các mảng

Có nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị.

Hàm long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 biến một hàm hiện có thành một UFUNC có thể hoạt động trên toàn bộ mảng bằng cách lặp đi lặp lại hàm.

Một UFUNC trả về các bộ dữ liệu của các giá trị tạo ra nhiều mảng, không phải một mảng chứa các bộ dữ liệu.

Hoạt động trên các mảng

Có nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị.

import numpy as np2

Hoạt động trên các mảng

Summary:

Có nhiều phương pháp trong các mảng và chức năng trong Numpy hoạt động trên các mảng như một đơn vị.
Hàm long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 biến một hàm hiện có thành một UFUNC có thể hoạt động trên toàn bộ mảng bằng cách lặp đi lặp lại hàm.

Một UFUNC trả về các bộ dữ liệu của các giá trị tạo ra nhiều mảng, không phải một mảng chứa các bộ dữ liệu.

Sử dụng long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 là linh hoạt nhưng không phải lúc nào cũng nhanh, vì nó yêu cầu gọi hàm Python nhiều lần (đi kèm với một số chi phí).

ví dụ. Tính toán đầu tiên của long values[4] = {10, 20, 30, 40};9 ở đây mất khoảng 6 lần so với lần thứ hai (với kết quả giống hệt nhau).

Một UFUNC trả về các bộ dữ liệu của các giá trị tạo ra nhiều mảng, không phải một mảng chứa các bộ dữ liệu.

Sử dụng long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 là linh hoạt nhưng không phải lúc nào cũng nhanh, vì nó yêu cầu gọi hàm Python nhiều lần (đi kèm với một số chi phí).

ví dụ. Tính toán đầu tiên của long values[4] = {10, 20, 30, 40};9 ở đây mất khoảng 6 lần so với lần thứ hai (với kết quả giống hệt nhau).
Lập chỉ mục thành một mảng nhiều chiều có thể phức tạp.
Hãy thử nghiệm lập chỉ mục với Numpy (và Jupyter).

Một UFUNC trả về các bộ dữ liệu của các giá trị tạo ra nhiều mảng, không phải một mảng chứa các bộ dữ liệu.

Sử dụng long values[4] = {10, 20, 30, 40};7 là linh hoạt nhưng không phải lúc nào cũng nhanh, vì nó yêu cầu gọi hàm Python nhiều lần (đi kèm với một số chi phí).

ví dụ. Tính toán đầu tiên của long values[4] = {10, 20, 30, 40};9 ở đây mất khoảng 6 lần so với lần thứ hai (với kết quả giống hệt nhau).
Lập chỉ mục thành một mảng nhiều chiều có thể phức tạp.
Hãy thử nghiệm lập chỉ mục với Numpy (và Jupyter).

Sau đó, với các cách để lặp lại các mảng và chúng nhanh như thế nào.