Siruri in NumPy

Una dintre principalele intrebuintari ale biblitecii NumPy este crearea si manipularea sirurilor. Un sir in NumPy este numit ndarray si este facut cu ajutorul functiei array(). Haideti sa vedem si un exemplu:

import numpy as np
arr=np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

In consola o sa vedem:

[1 2 3 4 5]

Haideti sa vedem cum facem siruri multi-dimensionale.

Sa incepem cu sirurile 0-D.

Aceste siruri contin doar un element. Exemplu:

import numpy as np
arr=np.array(42)
print(arr)

In consola o sa vedem:

42

Haideti sa vedem cum arata un sir 1-D.

Sirurile 0-D si 1-D se numes siruri uni-dimensionale.

import numpy as np
arr=np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

In consola o sa vedem:

[1 2 3 4 5]

Siruri 2-D

Acestea sunt folosite pentru a reprezenta matrici. Exemplu:

import numpy as np
arr=np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print(arr)

In consola o sa vedem: 

[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

Siruri 3-D

Aceste structuri sunt adesea folosite pentru a reprezenta un tensor de ordinul al treilea. Exemplu:

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

In consola o sa vedem:

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

Cum observam cate dimensiuni are un sir?

In NumPy exista o functie numita "ndim" care intoarce un numar intreg reprezentand numarul de dimensiuni. Exemplu:

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)

In consola o sa vedem:

0
1
2
3