In questa lezione vedremo come generare array con valori predefiniti, che è una parte fondamentale della programmazione con NumPy. NumPy infatti fornisce diverse funzioni per creare array con valori predefiniti, che possono essere utilizzate per inizializzare array con valori specifici, come zeri, uni, valori casuali o valori sequenziali.
Perchè è importante saper generare array con valori predefiniti?
La generazione di array con valori predefiniti è una funzionalità fondamentale nella programmazione con NumPy, poiché fornisce un modo efficiente per creare e inizializzare array con valori specifici. Questa capacità è dunque essenziale in numerose applicazioni scientifiche, ingegneristiche e computazionali, dove spesso si lavora con grandi quantità di dati e si eseguono calcoli complessi.
Utilizzare valori predefiniti per inizializzare gli array permette di risparmiare tempo e risorse computazionali, poiché evita la necessità di assegnare manualmente valori agli elementi dell’array uno per uno. Inoltre, fornisce un modo coerente e standardizzato per inizializzare gli array, garantendo che i dati siano correttamente formattati e pronti per l’elaborazione.
Questo è particolarmente importante in contesti come l’analisi dei dati, il machine learning, la simulazione numerica e molte altre aree in cui NumPy è ampiamente utilizzato. La capacità di generare array con valori predefiniti consente quindi ai ricercatori, agli ingegneri e ai programmatori di concentrarsi sulle complesse operazioni di calcolo e analisi, senza doversi preoccupare della gestione manuale dei dati.
Dunque, la generazione di array con valori predefiniti è un pilastro della programmazione con NumPy, consentendo agli utenti di lavorare in modo efficiente e produttivo con dati di grandi dimensioni e complessi.
Funzioni per generare di array in NumPy
Ecco dunque alcune delle principali funzioni di generazione di array in NumPy:
np.zeros
np.zeros: Crea un array di dimensioni specificate riempito con zeri.
import numpy as np
# Creazione di un array di zeri
zeros_array = np.zeros((3, 4)) # Array 3x4
print(zeros_array)
# Output:
# [[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]
np.ones
np.ones: Crea un array di dimensioni specificate riempito con gli uni.
import numpy as np
# Creazione di un array di uni
ones_array = np.ones((2, 3)) # Array 2x3
print(ones_array)
# Output:
# [[1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]]
np.full
np.full: Crea un array di dimensioni specificate riempito con un valore specificato.
import numpy as np
# Creazione di un array con un valore specifico
full_array = np.full((2, 2), 5) # Array 2x2 con valore 5
print(full_array)
# Output:
# [[5 5]
# [5 5]]
np.arange
np.arange: Crea un array con valori sequenziali all’interno di un intervallo specificato.
import numpy as np
# Creazione di un array con valori sequenziali
seq_array = np.arange(0, 10, 2) # Valori da 0 a 9 con passo 2
print(seq_array)
# Output:
# [0 2 4 6 8]np.linspace
np.linspace: Crea un array con valori equidistanti all’interno di un intervallo specificato.
import numpy as np
# Creazione di un array con valori equidistanti
lin_array = np.linspace(0, 10, 5) # 5 valori equidistanti tra 0 e 10
print(lin_array)
# Output:
# [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ]np.random.rand
np.random.rand: Crea un array con valori casuali da una distribuzione uniforme tra 0 e 1.
import numpy as np
# Creazione di un array con valori casuali
rand_array = np.random.rand(2, 3) # Array 2x3 con valori casuali
print(rand_array)
# Output:
# [[0.45644918 0.98712347 0.12345678]
# [0.78901234 0.56789012 0.23456789]]Migliora le tue capacità di programmazione Python seguendo i nostri corsi in diretta!
np.eye
np.eye: Crea una matrice identità con dimensioni specificate
import numpy as np
# Creazione di una matrice identità
identity_matrix = np.eye(3) # Matrice identità 3x3
print(identity_matrix)
# Output:
# [[1. 0. 0.]
# [0. 1. 0.]
# [0. 0. 1.]]np.diag
np.diag: Crea una matrice diagonale con gli elementi forniti lungo la diagonale principale.
import numpy as np
# Creazione di una matrice diagonale
diag_matrix = np.diag([1, 2, 3]) # Matrice diagonale con valori [1, 2, 3]
print(diag_matrix)
# Output:
# [[1 0 0]
# [0 2 0]
# [0 0 3]]
np.empty
np.empty: Crea un array non inizializzato con dimensioni specificate. Gli elementi possono contenere valori residui dalla memoria, quindi è consigliabile inizializzare esplicitamente l’array.
import numpy as np
# Creazione di un array non inizializzato
empty_array = np.empty((2, 2)) # Array 2x2 non inizializzato
print(empty_array)
# Output:
# [[1. 0.]
# [0. 1.]]
np.zeros_like e np.ones_like
np.zeros_like e np.ones_like: Crea un array di zeri o uni con le stesse dimensioni di un altro array specificato.
import numpy as np
# Creazione di un array di zeri con le stesse dimensioni di un altro array
original_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
zeros_like_array = np.zeros_like(original_array)
print(zeros_like_array)
# Creazione di un array di uni con le stesse dimensioni di un altro array
ones_like_array = np.ones_like(original_array)
print(ones_like_array)
# Output:
# [[0 0]
# [0 0]]
# Output:
# [[1 1]
# [1 1]]
Conclusioni
La generazione di array con valori predefiniti è una parte essenziale della programmazione con NumPy, dato che offre una vasta gamma di funzioni per creare array con valori specifici. Queste funzioni sono quindi utili in molte situazioni, dalle operazioni di base sulle matrici alle complesse elaborazioni di dati scientifici o applicazioni di machine learning.
In questa lezione, abbiamo esplorato diverse funzioni di generazione di array, tra cui np.zeros, np.ones, np.full, np.arange, np.linspace, np.random.rand, np.eye, np.diag, np.empty, np.zeros_like e np.ones_like. Ogni funzione ha le proprie caratteristiche e scopi specifici, consentendo di creare array con valori predefiniti in modo flessibile e efficiente.
È importante comprendere quando e perché utilizzare ciascuna di queste funzioni, poiché ciò può influire sulle prestazioni e sulla leggibilità del codice. Ad esempio, la scelta tra la generazione di valori casuali o sequenziali può essere cruciale in applicazioni di machine learning, mentre la creazione di array con valori specifici può essere utile per inizializzare pesi di reti neurali o matrici di trasformazione.
Dunque, in conclusione, con una buona comprensione delle funzioni di generazione di array in NumPy e la loro corretta applicazione, è possibile scrivere codice più conciso, efficiente e facile da mantenere, contribuendo al successo dei progetti di programmazione Python.
ordinamento di un array >>
Alcuni link utili
Indice tutorial sul linguaggio Python
Introduzione alla programmazione ad oggetti
Come definire una classe in Python
Calcolatrice in Python utilizzando le classi
Come aggiungere un numero random in un file che contiene dei numeri