appunti3s:numpy
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Line 11: | Line 11: | ||
< | < | ||
- | * ndarray = N-dimensional array, ndarray, sono noti anche con il termine " | + | |
==Vediamo alcuni esempi per definire un array== | ==Vediamo alcuni esempi per definire un array== | ||
- | * dtype = data type | + | |
<file python 1.py> | <file python 1.py> | ||
Line 25: | Line 25: | ||
e = np.ones((3, 4)) | e = np.ones((3, 4)) | ||
del e # libera la memoria | del e # libera la memoria | ||
+ | |||
</ | </ | ||
- | * shape = definisce la forma (dimensione) dell' | + | |
+ | * nel precedente esempio | ||
+ | * la variabile a, ha due assi, il primo ha lunghezza 3, il secondo ha lunghezza 2 | ||
+ | * la variabile b ha due assi, il primo ha lunghezza 3, il secondo ha lunghezza 1, quindi si dice che ha un solo asse. | ||
+ | * Per comprendere questo termine (numero di assi) basta immaginare che la variabile b possa essere usata per contenere i punti dell' | ||
Questa istruzione preleva solo alcuni valori, tutti e tre della seconda colonna. | Questa istruzione preleva solo alcuni valori, tutti e tre della seconda colonna. | ||
c[0:2, 1] | c[0:2, 1] | ||
c[:, | c[:, | ||
+ | |||
+ | |||
+ | (Per una matrice 2D, quando si richiama un elemento, è del tipo nome[riga, | ||
+ | |||
==Iterazione== | ==Iterazione== | ||
Line 59: | Line 68: | ||
</ | </ | ||
- | ==Esempio di calcolo== | + | ====Esempio di operatori==== |
+ | |||
+ | == matrix product | ||
+ | |||
+ | Scopriamo che è semplice fare le operazioni sui singoli elementi (potenze) | ||
<code python> | <code python> | ||
Line 67: | Line 80: | ||
</ | </ | ||
- | ==Prodotto vettoriale== | + | |
+ | ==Prodotto vettoriale | ||
+ | |||
+ | Di solito si moltiplicano due array 1 D e si ottiene un terzo array 1 D, ortogonale. | ||
<code python> | <code python> | ||
- | numpy.cross(a, | + | numpy.cross(a, |
</ | </ | ||
- | ==Prodotto scalare== | + | ==Prodotto scalare |
+ | Ha un comportamento diverso, a seconda dei fattori utilizzati | ||
+ | |||
+ | * usando il tipo scalare 0 D, equivale a fare il prodotto con asterisco * | ||
+ | * usando il tipo array 1 D, equivale a fare il prodotto scalare, o somma dei prodotti | ||
+ | * usando il tipo array 2 D, ......... | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | fare un esempio.... | ||
+ | </ | ||
Quando gli array sono 2D è preferibile usare @ | Quando gli array sono 2D è preferibile usare @ | ||
appunti3s/numpy.1594960115.txt.gz · Last modified: 2020/07/17 06:28 by profpro