Criar matriz NumPy

Resumo : neste tutorial, você aprenderá como criar arrays NumPy, incluindo arrays unidimensionais, bidimensionais e tridimensionais.

A matriz é a estrutura de dados central da biblioteca NumPy. Uma matriz NumPy é uma grade de valores do mesmo tipo e indexada por uma tupla de inteiros não negativos.

Todas as matrizes são instâncias da ndarrayclasse. Para criar um novo array NumPy, você usa a array()função da biblioteca NumPy.

Criando matrizes unidimensionais

O exemplo a seguir usa a array()função para criar uma matriz unidimensional (1-D):

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

print(type(a))
print(a)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

<class 'numpy.ndarray'>
[1 2 3]Linguagem de código:  Python  ( python )

Como funciona.

Primeiro, importe a numpybiblioteca como np:

import numpy as npLinguagem de código:  Python  ( python )

Segundo, crie um array 1D passando uma lista de três inteiros:

a = np.array([1, 2, 3])Linguagem de código:  Python  ( python )

A array()função retorna uma nova instância do ndarraytipo. Portanto, os type(a)retornos <class 'numpy.ndarray'>.

Uma matriz 1-D é conhecida como vetor .

Obtendo a dimensão de um array

Para obter o número de dimensões de um array, você usa a ndimpropriedade. No NumPy, as dimensões são chamadas de eixos. Por exemplo:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

print(a.ndim)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

1Linguagem de código:  Python  ( python )

Neste exemplo, a ndimpropriedade retorna um conforme o esperado.

Obtendo o tipo de dados dos elementos da matriz

Para obter o tipo de dados dos elementos de um array, você usa a dtypepropriedade. Por exemplo:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

print(a.dtype)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

int32Linguagem de código:  Python  ( python )

Neste exemplo, o tipo dos elementos é int32. Se quiser definir o tipo dos elementos do array, você pode usar o dtypeargumento da array()função. Por exemplo:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)

print(a)
print(a.dtype)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

[1. 2. 3.]
float64Linguagem de código:  Python  ( python )

Neste exemplo, os números do array possuem a vírgula decimal ( .) e o tipo de dados de seus elementos é float64.

Criando matrizes bidimensionais

O exemplo a seguir usa a array()função para criar uma matriz bidimensional (2D):

import numpy as np

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

print(b)
print(b.ndim)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

[[1 2 3] 
 [4 5 6]]

2Linguagem de código:  Python  ( python )

Neste exemplo, passamos uma lista de números inteiros para a array()função. A ndimpropriedade retorna 2 conforme esperado.

Uma boa dica para obter o número de dimensões de um array é contar os colchetes ( [) até encontrar o primeiro número. O número de colchetes é o número de dimensões ou eixos.

Uma matriz bidimensional também é chamada de matriz .

Criando matriz tridimensional

O exemplo a seguir usa a array()função para criar uma matriz tridimensional (3D):

import numpy as np

c = np.array(
    [
        [
            [1, 2, 3],
            [4, 5, 6]
        ],
        [
            [7, 8, 9],
            [10, 11, 12]
        ],
    ]
)

print(c.ndim)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

3Linguagem de código:  Python  ( python )

Observe que uma matriz 3-D também é chamada de tensor.

Obtendo formas de arrays

Para encontrar o número de eixos e o número de elementos em cada eixo de uma matriz, você usa a shapepropriedade. Por exemplo:

import numpy as np


a = np.array([1, 2, 3])
print(a.shape)  # (3,)

b = np.array(
    [
        [1, 2, 3],
        [4, 5, 6]
    ]
)
print(b.shape)  # (2, 3)

c = np.array(
    [
        [
            [1, 2, 3],
            [4, 5, 6]
        ],
        [
            [7, 8, 9],
            [10, 11, 12]
        ],
    ]
)
print(c.shape)  # (2, 2, 3)Linguagem de código:  Python  ( python )

Saída:

(3,)
(2, 3)   
(2, 2, 3)Linguagem de código:  Python  ( python )

A imagem a seguir explica a forma de cada array a, b e c:

A shapepropriedade retorna uma tupla:

• O número de elementos na tupla é o número de eixos.
• Cada elemento da tupla armazena o número de elementos do eixo correspondente.

Resumo

• Uma matriz numpy é uma grade de valores do mesmo tipo e é indexada por uma tupla de valores não negativos.
• Matrizes numpy têm o tipo ndarray.
• Use a array()função para criar um array numpy.
• Use a dtypepropriedade para obter o tipo de dados dos elementos do array.
• Use a ndimpropriedade para obter o número de dimensões ou o número de eixos.
• Use a shapepropriedade para obter o número de dimensões, bem como o número de elementos em cada dimensão.