Onion Information

Page Clicks: 0

First Seen: 03/15/2024

Last Indexed: 09/18/2024

Domain Index Total: 397

Rad s Python modulom numpy - Note - Ovaj dio je sastavljen prema NumPy tutorialu . Uključivanje modula numpy najčešće se vrši naredbom: Rad s poljima - numpy.array(..., dtype=tip) -- prima listu kao argument; dtype može biti bilo koji od standardnih Python tipova: int , float , complex , ... np.array.dtype -- tip podataka, moguće ga je specificirati prilikom stvaranja - np.array.itemsize -- veličina (u bajtovima) tipa podataka od kojih se polje sastoji - Zadatak - Stvorite polje s vrijednostima - Saznajte mu oblik, duljinu i tip elemenata i veličinu elementa u bajtovima. Tipovi podataka definirani unutar modula numpy ; potrebno koristiti kad radite Python kod koji integira s C/C++ kodom: Duljina tipova podataka int i long u C/C++-u varira ovisno o tome koristi li se 32-bitni ili 64-bitni operacijski sustav. Na većini platformi danas koriste se dva modela: Više informacija o tome možete naći u članku 64-Bit Programming Models: Why LP64? . Operacije na poljima - Pretvorba tipa - numpy.array.astype(type) vraća polje s vrijednostima kao u početnom polju, ali tipa promijenjenog u type - Iskoristite dva dvodimenzionalna polja iz prethodnog zadatka da izračunajte 2 * a + b , ali tako da pretvorite drugo u polje koje ima elementa tipa numpy.float32 . numpy.round(polje, broj_decimala) vraća polje s vrijednostima zaokruženim na navedeni broj decimala - Napomena: rezultat ovog zadatka uvelike ovisi o računalu na kojem radite. Hint - Na temu aritmetike brojeva s pomičnim zarezom napisani su brojni radovi od kojih svakako vrijedi pročitati What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic . Čitanje polja iz datoteka - Imamo li datoteku podaci.txt sadržaja - Modul numpy nudi funkciju numpy.loadtxt() koja prima - Posebne funkcije za generiranje polja - Todo - Ovdje nedostaje objašnjenje i zadatak. Indeksiranje, cijepanje i iteriranje polja - Jednodimenzionalna i višedimenzionalna polja možemo indeksirati, cijepati, iterirati i manipulirati baš kao i liste i znakovne nizove. Stvorite jednodimenzionalno polje a proizvoljnih cijelobrojnih vrijednosti veličine 10 te isprobajte iduće naredbe: Stvorite višedimenzionalno polje a proizvoljnih cijelobrojnih vrijednosti oblika (5,4) te isprobajte iduće naredbe: Stvorite jednodimenzionalno polje a proizvoljnih cijelobrojnih vrijednosti veličine 10 i listu i = [1,3,5,9] te isprobajte iduće naredbe: Manipulacija oblicima polja - Oblik polja možemo mijenjati idućim funkcijama: Stvorite višedimenzionalno polje a proizvoljnih cijelobrojnih vrijednosti oblika (5,4). Učinite iduće: Spajanje i razdvajanje polja možemo vršiti idućim funkcijama: Stvorite polje a oblika (2,4) proizvoljnih cjelobrojnih vrijednosti. Kopije objekata - Pridruživanje polja određenoj varijabli ne stvara se kopija objekta polja pa ni podataka koji ga sačinjavaju. Izmjenom vrijednosti u polju putem te varijable mijenjamo vrijednosti samog polja, primjerice: Kopiju možemo stvoriti funkcijom np.array.copy() . Polinomski fit - Numpy može izvesti fitanje polinoma na zadane točke korištenjem metode najmanjih kvadrata funkcijom numpy.polyfit() ( službena dokumentacija ). Author: Vedran Miletić, Domagoj Margan