Урок 17. Масиви в Python та PIP

Менеджер пакетів

PIP — це менеджер пакетів для пакетів або модулів Python.

Пакет містить усі файли, необхідні для модуля. Модулі — це бібліотеки коду Python, які можна включити у свій проєкт.

#команда для перевірки версії
pip  --version
#команда для встановлення відповідного пакету
pip install nameOfPackage
#команда для видалення відповідного пакету
pip uninstall nameOfPackage
#команда для виведення списку пакетів
pip list

Приклад введення команди в cmd:

Приклад введення команди в терміналі:

Масиви в Python

Для роботи з масивами в Python вам доведеться імпортувати бібліотеку, наприклад бібліотеку NumPy. NumPy — це бібліотека Python, яка використовується для роботи з масивами. NumPy створив у 2005 році Тревіс Оліфант. Це проект з відкритим кодом. NumPy означає Numerical Python.

У Python у нас є списки, які служать для цілей масивів, але вони повільно обробляються. NumPy має на меті надати об’єкт масиву, який у 50 разів швидший за традиційні списки Python. Масиви NumPy зберігаються в одному безперервному місці в пам’яті, на відміну від списків, тому процеси можуть отримувати доступ до них і маніпулювати ними дуже ефективно.

Встановлення NumPy

Якщо у вас уже встановлено Python і PIP, установити NumPy дуже просто. Використовуйте команду: pip install numpy

Приклад введення команд для встановлення в Visual Studio Community:

Створення масивів

numpy.array — це функція в бібліотеці NumPy, яка використовується для створення масивів (об’єктів типу ndarray). Ці масиви є основним об’єктом в NumPy і дозволяють ефективно зберігати та обробляти дані.

Спершу слід імпортувати бібліотеку NumPy. Далі за допомогою функції array можна створити потрібний нам масив. Приклад з відео:

#NumPy зазвичай імпортується під псевдонімом np.
import numpy as np

numbersArray1 = np.array([1,3,5,7,9])
print(numbersArray1)
print(type(numbersArray1))

for num in numbersArray1:
    print(num)

Доступ до елементів масиву

Доступ до елементів масивів, створених за допомогою numpy.array, здійснюється за допомогою індексації. Також можна використати властивості ndim (number of array dimensions) – кількість вимірів масиву, та size – яка виначає розмір масиву. Приклад з відео:

import numpy as np

numArray1 = np.array([1,2,3])
print(numArray1[1])

#ndim property - defines number of array dimension
print(numArray1.ndim)
#size property
print(numArray1.size)

Двовимірні масиви

Щоб створити двовимірний масив за допомогою numpy.array, ви можете просто передати список списків (або вкладені масиви) у функцію np.array(). Приклад з відео:

#2-вимірний масив
import numpy as np

numArray1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(numArray1[0][2])
print(numArray1[1][1])
print(numArray1[2][0])

for i in numArray1:
    print(i)

Приклад з відео з двовимірним масивом та визначенням кількості вимірів і розміром та використанням вкладеного циклу for для перегляду всіх елементів масиву за вимірами:

import numpy as np

numArray = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(numArray)
print("Dimensions number equals {}".format(numArray.ndim))
print("Size of array is {}".format(numArray.size))

for i in numArray:
    for j in i:
        print(j)

Тривимірні масиви

Створення тривимірного масиву за допомогою numpy.array виконується аналогічно створенню двовимірного масиву, просто потрібно передати відповідні списки (або вкладені масиви). Приклад з відео:

import numpy as np

numArray = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
print(numArray)
print("Dimensions number equals {}".format(numArray.ndim))
print("Size of array is {}".format(numArray.size))

print("Element from array {}".format(numArray[0][1][0]))
print("Element from array {}".format(numArray[0][1][1]))
print("Element from array {}".format(numArray[1][0][0]))
print("Element from array {}".format(numArray[1][1][0]))

for i in numArray:
    for j in i:
        for k in j:
            print(k)