Что такое num в питоне

Введение в Python

Поиск

Новое на сайте

Типы данных в Python

Переменные в Python:

Переменная в языке программирования это название для зарезервированного места в памяти компьютера, предназначенное для хранения значений. Это означает, что когда вы создаете переменную, вы на самом деле резервируете определенное место в памяти компьютера.

Основываясь на типе данных переменной, интерпретатор выделяет необходимое количество памяти и решает, что может находится в зарезервированной области памяти.

Для понимания, можете думать о переменной как о коробке, в которую можно положить любую вещь, но только определенного размера. Размер в данном примере будет типом переменной. Это не совсем верное определение, но оно дает общее представление о картине в целом.

Присвоение значения переменной:

В Python вам не нужно объявлять тип переменной вручную (как, например в С++). Объявление происходит автоматически (это называется динамическая типизация), когда вы присваиваете значение переменной. Знак равенства ( = ) используется для присвоения значения переменной.

При выполнении, данный код выведет:

Множественное присвоение значений:

В Python возможно присваивать одно значение нескольким переменным сразу. Например:

В данном создается объект со значением 1, и все 3 переменные указывают на область в памяти, в которой он находится.

Встроенные типы данных в Python:

К стандартным типам данных в Python относят:

Числовой тип данных в Python:

Числовой тип данных в Python предназначен для хранения числовых значений. Это неизменяемый тип данных, что означает, что изменение значения числового типа данных приведет к созданию нового объекта в памяти (и удалению старого)

Числовые объекты создаются, когда вы присваиваете им значение. Например:

Также вы можете удалять числовой объект при помощи ключевого слова del. Синтаксис команды del следующий:

В Python есть четыре вида числового типа данных:

Примеры видов числового типа данных:

Строки в Python:

Оператор плюс ( + ) для строк соединяет две строки в одну, звездочка ( * ) оператор повторения. Например:

В результате вы увидите следующее

Списки в Python:

Списки, пожалуй, самый универсальный составной тип данных в Python. Список состоит из элементов, разделенных запятыми, находящихся между квадратными скобками ( [ ] ). В определенной мере, списки подобны массивам в C. Единственной разницей является то, что элементы одного списка могут иметь разные типы данных.

В результате вы увидите :

Кортежи в Python:

Кортеж это еще один составной тип данных, похожий на список. Кортеж состоит из ряда значений, разделенных запятыми, заключенными в круглые скобки ( ( ) ). Основным различием между списками и кортежами является то, что элементы кортежей не могут быть изменены. То есть, кортежи можно рассматривать как списки доступные только для чтения.

Если у вас нет необходимости изменять элементы списка, то для экономии места в памяти лучше использовать тип данных кортеж.

В результате вы получите:

При этом, следующие действия доступны для списков и недоступны для кортежей:

Словари в Python:

Пары ключ, значение словаря заключаются в фигурные скобки ( < >). Есть несколько способов создания словарей:

Данный код выведет следующее:

Обратите внимание, что ключи и значения выводятся не в том порядке, в котором мы их задавали.

Сеты в Python:

Сет в Python это еще один изменяемый, коллекционный тип данных, отличительной чертой которого является то, что он хранит только уникальные значания.

Создать сеты можно следующими способами:

Преобразование типов данных:

Иногда может возникнуть необходимость преобразовать один тип данных в другой. Для этого существуют специальные встроенные функции Python. Вот некоторые из них:

Источник

NumPy в Python. Часть 1

Предисловие переводчика

Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

Введение

Установка

Если у вас есть Python(x, y) (Примечание переводчика: Python(x, y), это дистрибутив свободного научного и инженерного программного обеспечения для численных расчётов, анализа и визуализации данных на основе языка программирования Python и большого числа модулей (библиотек)) на платформе Windows, то вы готовы начинать. Если же нет, то после установки python, вам нужно установить пакеты самостоятельно, сначала NumPy потом SciPy. Установка доступна здесь. Следуйте установке на странице, там всё предельно понятно.

Немного дополнительной информации

Сообщество NumPy и SciPy поддерживает онлайн руководство, включающие гайды и туториалы, тут: docs.scipy.org/doc.

Импорт модуля numpy

Есть несколько путей импорта. Стандартный метод это — использовать простое выражение:

Тем не менее, для большого количества вызовов функций numpy, становится утомительно писать numpy.X снова и снова. Вместо этого намного легче сделать это так:

Это выражение позволяет нам получать доступ к numpy объектам используя np.X вместо numpy.X. Также можно импортировать numpy прямо в используемое пространство имен, чтобы вообще не использовать функции через точку, а вызывать их напрямую:

Однако, этот вариант не приветствуется в программировании на python, так как убирает некоторые полезные структуры, которые модуль предоставляет. До конца этого туториала мы будем использовать второй вариант импорта (import numpy as np).

Массивы

Главной особенностью numpy является объект array. Массивы схожи со списками в python, исключая тот факт, что элементы массива должны иметь одинаковый тип данных, как float и int. С массивами можно проводить числовые операции с большим объемом информации в разы быстрее и, главное, намного эффективнее чем со списками.

Создание массива из списка:

Здесь функция array принимает два аргумента: список для конвертации в массив и тип для каждого элемента. Ко всем элементам можно получить доступ и манипулировать ими так же, как вы бы это делали с обычными списками:

Массивы могут быть и многомерными. В отличии от списков можно использовать запятые в скобках. Вот пример двумерного массива (матрица):

Array slicing работает с многомерными массивами аналогично, как и с одномерными, применяя каждый срез, как фильтр для установленного измерения. Используйте «:» в измерении для указывания использования всех элементов этого измерения:

Метод shape возвращает количество строк и столбцов в матрице:

Метод dtype возвращает тип переменных, хранящихся в массиве:

Тут float64, это числовой тип данных в numpy, который используется для хранения вещественных чисел двойной точности. Так же как float в Python.

Метод len возвращает длину первого измерения (оси):

Метод in используется для проверки на наличие элемента в массиве:

Массивы можно переформировать при помощи метода, который задает новый многомерный массив. Следуя следующему примеру, мы переформатируем одномерный массив из десяти элементов во двумерный массив, состоящий из пяти строк и двух столбцов:

Обратите внимание, метод reshape создает новый массив, а не модифицирует оригинальный.

Имейте ввиду, связывание имен в python работает и с массивами. Метод copy используется для создания копии существующего массива в памяти:

Списки можно тоже создавать с массивов:

Можно также переконвертировать массив в бинарную строку (то есть, не human-readable форму). Используйте метод tostring для этого. Метод fromstring работает в для обратного преобразования. Эти операции иногда полезны для сохранения большого количества данных в файлах, которые могут быть считаны в будущем.

Заполнение массива одинаковым значением.

Транспонирование массивов также возможно, при этом создается новый массив:

Многомерный массив можно переконвертировать в одномерный при помощи метода flatten:

Два или больше массивов можно сконкатенировать при помощи метода concatenate:

Если массив не одномерный, можно задать ось, по которой будет происходить соединение. По умолчанию (не задавая значения оси), соединение будет происходить по первому измерению:

В заключении, размерность массива может быть увеличена при использовании константы newaxis в квадратных скобках:

Заметьте, тут каждый массив двумерный; созданный при помощи newaxis имеет размерность один. Метод newaxis подходит для удобного создания надлежаще-мерных массивов в векторной и матричной математике.

На этом у нас конец первой части перевода. Спасибо за внимание.

Источник

Руководство по использованию Python-библиотеки NUMPY

Предок NumPy, Numeric, был разработан Джимом Хугунином. Также был создан пакет Numarray с дополнительной функциональностью. В 2005 году Трэвис Олифант выпустил пакет NumPy, добавив особенности Numarray в Numeric. Это проект с исходным кодом, и в его развитии поучаствовало уже много человек.

NumPy или Numerical Python — это библиотека Python, которая предлагает следующее:

Она также предлагает эффективный многомерный контейнер общих данных. С ее помощью можно определять произвольные типы данных. Официальный сайт библиотеки — www.numpy.org

Установка NumPy в Python

Массив NumPy

Это мощный многомерный массив в форме строк и колонок. С помощью библиотеки можно создавать массивы NumPy из вложенного списка Python и получать доступ к его элементам.

Массив NumPy — это не то же самое, что и класс array.array из Стандартной библиотеки Python, который работает только с одномерными массивами.

Одномерный массив NumPy.

Атрибуты массива NumPy

ndarray.ndim
Возвращает количество измерений массива.

Вывод кода сверху будет 2, поскольку «a» — это 2-мерный массив.

ndarray.shape
Возвращает кортеж размера массива, то есть (n,m), где n — это количество строк, а m — количество колонок.

Вывод кода — (2,3), то есть 2 строки и 3 колонки.

ndarray.size
Возвращает общее количество элементов в массиве.

Вывод — 6, потому что 2 х 3.

ndarray.dtype
Возвращает объект, описывающий тип элементов в массиве.

Вывод — «int32», поскольку это 32-битное целое число.
Можно явно определить тип данных массива NumPy.

ndarray.itemsize
Возвращает размер каждого элемента в массиве в байтах.

Вывод — 4, потому что 32/8.

ndarray.data
Возвращает буфер с актуальными элементами массива. Это альтернативный способ получения доступа к элементам через их индексы.

Этот код вернет список элементов.

ndarray.sum()
Функция вернет сумму все элементов ndarray.

ndarray.min()
Функция вернет элемент с минимальным значением из ndarray.

ndarray.max()
Функция вернет элемент с максимальным значением из ndarray.

Функции NumPy

numpy.zeroes()
numpy.zeros((rows, columns), dtype)
Эта функция создаст массив numpy с заданным количеством измерений, где каждый элемент будет равняться 0. Если dtype не указан, по умолчанию будет использоваться dtype.

Код вернет массив numpy 3×3, где каждый элемент равен 0.

numpy.ones()
numpy.ones((rows,columns), dtype)
Эта функция создаст массив numpy с заданным количеством измерений, где каждый элемент будет равняться 1. Если dtype не указан, по умолчанию будет использоваться dtype.

Код вернет массив numpy 3 x 3, где каждый элемент равен 1.

numpy.empty()
numpy.empty((rows,columns))
Эта функция создаст массив, содержимое которого будет случайным — оно зависит от состояния памяти.

Код вернет массив numpy 3×3, где каждый элемент будет случайным.

Вывод этого кода — [5 9 13 17 21]

numpy.sin()
numpy.sin(numpy.ndarray)
Этот код вернет синус параметра.

numpy.reshape()
numpy.reshape(dimensions)
Эта функция используется для изменения количества измерений массива numpy. От количества аргументов в reshape зависит, сколько измерений будет в массиве numpy.

Вывод этого года — 2-мерный массив 3×3.

numpy.random.random()
numpy.random.random((rows, column))
Эта функция возвращает массив с заданным количеством измерений, где каждый элемент генерируется случайным образом.

Этот код вернет ndarray 2×2.

numpy.exp()
numpy.exp(numpy.ndarray)
Функция вернет ndarray с экспоненциальной величиной каждого элемента.

numpy.sqrt()
numpy.sqrt(numpy.ndarray)
Эта функция вернет ndarray с квадратным корнем каждого элемента.

Этот код вернет значение 4.

Базовые операции NumPy

Базовые операции с массивом NumPy

Выводы

Из этого материала вы узнали, что такое numpy и как его устанавливать, познакомились с массивов numpy, атрибутами и операциями массива numpy, а также базовыми операциями numpy.

Источник

Типы данных Python

Введение в тему

Данные не однородны. Информация, записанная на естественном языке, к примеру, это предложение, сильно отличается от данных, состоящих из чисел. Слова можно склонять, а числа – умножать. Для того, чтобы удобнее было работать с такими разными данными, создатели языков программирования разделяют их на различные типы. Типы данных Python не исключение. О них мы и поговорим в этом уроке.

Что такое динамическая типизация

Python, как уже говорилось, является типизированным языком программирования. Естественно, у такого языка должен быть механизм определения типа данных. Если бы этого не было, возникали бы ситуации, когда логика программы будет нарушена, а код выполнится некорректно.

Этим механизмом является типизация.

В процессе её выполнения выполняется определение используемых. Типизация бывает статической и динамической. При статической проверка выполняется во время компиляции программы, а при динамической — непосредственно во время выполнения программного кода.

У Пайтона типизация динамическая. Благодаря этому одну и ту же переменную можно использовать много раз с данными разных типов, и она при этом будет каждый раз менять свой тип чтобы код исполнялся корректно:

Но, увлекаться этим не стоит – для улучшения читаемости кода, в большинстве случаев, лучше ввести дополнительные переменные для данных с другими типами. Это полезно ещё и тем, что переменные с хорошо выбранными названиями являются альтернативой комментариям и объясняют, что за данные они хранят.

Существует давний спор между сторонниками разных языков о том, какая типизация лучше: статическая или динамическая. Так как у обоих подходов есть и минусы, и плюсы, то правильным ответом будет: лучше, та типизация, которая больше подходит под Ваши задачи. В среднем, программы, написанные на языках со статической типизацией, более надёжны, но разработка на языках с динамической типизацией происходит быстрее. Часто встречается комбинированный подход, когда на динамическом языке пишут прототип программы, а потом, критически важные места переписывают на статический язык.

В последнее время набирает популярность «смешанная типизация». Самым ярким примером этого подхода является язык Rust: статическая типизация при входе и выходе из блока кода, но динамическая внутри этого блока. В последних версиях Питон тоже делает шаг в эту сторону: появился такой инструмент, как аннотирование типов или type hinting, но это тема отдельной статьи.

К основным плюсам динамической типизации относятся:

К основным минусам динамической типизации относятся:

Разница между атомарными и структурными типы данных

Все типы данных в Python можно разделить на атомарные и ссылочные.

Разница между этими типами в том, что атомарные объекты, при их присваивании переменным, передаются по значению, а ссылочные передаются по ссылке.

Источник

Python с нуля – часть 2: типы переменных

В первой части мы рассмотрели общий синтаксис языка Python.

В этой – рассмотрим основные типы переменных: ( variables ), строки ( strings ), списки ( lists ), кортежи ( tuples ) и словари ( dictionaries ).

Переменные – не что иное, как просто зарезервированное в памяти место для хранения каких-то данных. Это значит, что когда вы создаёте переменную – вы резервируете какое-то место в памяти.

В зависимости от типа переменной, интерпретатор выделяет память и определяет, что именно в этом участке памяти хранить. Поэтому, указывая различные типы переменных вы можете хранить в них целые числа (integers), дроби (decimals) или обычные текстовые символы (characters).

Присваивание значений переменным

Переменные в Python не нуждаются в обязательном их объявлении для выделения им памяти. Объявление (присваивание, назначение и т.п.) переменной и выделение памяти для хранения её значения выполняется в тот момент, когда вы задаёте какие-то данные (присваиваете значение) этой переменной. Для этого используется символ равенства ( = ).

Операнд с левой стороны знака равенства, который в данном случае является оператором, указывает имя переменной, а операнд с правой стороны – значение, которое будет хранится в этой переменной. Например:

Множественное присваивание

Python позволяет выполнять операцию множественного присваивания, когда одно и тоже значение задаётся сразу нескольким переменным одновременно. Например:

В этом примере создаётся целочисленный объект со значением 1, и все три переменные назначаются к одному и тому же блоку в памяти.

Вы так же можете выполнять множественное присваивание разных значений разным переменным. Например:

Стандартные типы данных

Данные, хранимые в памяти мог быть нескольких типов. Например, возраст человека хранится в численном виде, а его(её) адрес – в буквенно-цифровом. У Python-а есть различные стандартные типы, по которым определяются допустимые операции над ними и методы хранения для каждого из них

В Python имеется пять таких стандартных типов:

Числа в Python

Числовые данные (numeric data) содержат цифровые значения.

Числовые объекты создаются когда вы назначаете им данные, например:

Вы можете удалить ссылку на такой объект с помощью оператора del :

Удалять можно как одиночный объект (переменную), так и несколько сразу, например:

Python поддерживает четыре различных числовых типа данных:

Примеры

Ниже приведены несколько примеров чисел в различных типах:

Строки в Python

Знак ( + ) является оператором конкатенации (объединения), а символ ( * ) – оператором повторения. Например:

Списки в Python

Списки (lists) являются наиболее универсальными из всех типов данных в Python. Список содержит элементы, разделённые запятыми и ограниченные квадратными скобками ( [ ] ). В некотором роде списки подобны массивам в C. Разница между ними заключается в том, что элементы, принадлежащие одному списку, могут относится к разным типам данных. Значения

Кортежи в Python

Основное различие между списками (lists) и кортежами (tuples): списки ограничиваются квадратными скобками ( [ ] ) и их элементы и размер могут изменены, тогда как кортежи ограничиваются круглыми скобками ( ( ) ) и не могут быть изменены. Кортежи можно представлять себе как списки, но в read-only “режиме”. Например:

Следующий пример не сработает с кортежем, так как мы попытаемся изменить данные в нём, но – сработает со списком:

Словари в Python

Словари (dictionaries) в Python являются своего рода хеш-таблицами. Они так же подобны ассоциативным массивам и хешам в Perl, и содержат пары ключ:значение. Ключ в словаре может содержать любой тип данных, используемый в Python, но, как правило, это цифры или строки. Значения же могут быть любыми случайными элементами.

Словари заключаются в фигурные скобки ( < >), а доступ к значениями элементов осуществляется с помощью квадратных скобок ( [] ). Например:

В словарях нет общего соглашения о последовательности элементов, но неверно говорить что “элементы не отсортированы” – они попросту не упорядочены (тавтология получается, в оригинале это звучит как “It is incorrect to say that the elements are “out of order”; they are simply unordered“).

Преобразование различных типов данных

Иногда может возникнуть необходимость в преобразовании данных между различными встроенными типами. Для этого – можно просто использовать тип данных как функцию.

В Python есть несколько встроенных функций для выполнения таких преобразований. Эти функции возвращают новый объект, представляющий собой преобразованное значение.

Примечание к функции int(x [,base]) :

допустимые типы base (основание системы счисления) – от 0 (десятеричная) до 16;

перевести строку с десятеричным числом в десятичное цифровое значение;

перевести строку с двоичным числом в десятеричное значение:

перевести строку с шестнадцатеричным значением в десятичное:

Источник