Fungsi kosong numpy di python

Python menyediakan fungsi yang berbeda untuk pengguna. Untuk bekerja dengan array, pustaka python menyediakan fungsi array kosong numpy. Ini digunakan untuk membuat array kosong baru sesuai instruksi pengguna berarti diberikan tipe data dan bentuk array tanpa menginisialisasi elemen. Array memainkan peran utama dalam ilmu data di mana kecepatan penting. numpy adalah akronim untuk python numerik. Pada dasarnya, numpy adalah proyek sumber terbuka. numpy melakukan operasi array yang logis dan matematis. Tidak seperti struktur data daftar, array numpy dirancang untuk digunakan dalam berbagai cara. Oleh karena itu, pemrosesan dan manipulasi dapat dilakukan secara efisien

Sintaks dan Parameter

Sintaks dan Parameter array kosong NumPy diberikan di bawah ini

Sintaksis

array = np.empty (shape, dtype(data type), order='c')

Penjelasan. Seperti yang ditunjukkan sintaks di atas, ini akan memberikan array baru dengan bentuk dan tipe data. Seperti yang ditunjukkan dalam sintaks di mana array adalah nama variabel array dan kami mendefinisikan fungsi array kosong numpy seperti np. kosong dengan bentuk array dan tipe data. Nilai yang dikembalikan oleh array adalah acak dan secara default urutan array adalah c digunakan untuk menentukan apakah array multidimensi atau tidak

Mulai Kursus Pengembangan Perangkat Lunak Gratis Anda

Pengembangan web, bahasa pemrograman, pengujian Perangkat Lunak & lainnya

Parameter

• membentuk. Ini digunakan untuk menentukan bentuk array kosong. Ini bisa berupa int atau tuple dari int. Mantan. (3, 5) atau 2

• dtype. Ini digunakan untuk menentukan tipe data dari array kosong dan merupakan parameter opsional. Tipe default dari numpy adalah float64
• memesan. Ini digunakan untuk menentukan urutan mana kita menyimpan data multi dimensi berarti gaya C (gaya baris) atau gaya F (gaya kolom)

Bagaimana cara kerja array kosong di NumPy?

• Kita harus menginstal Python di sistem Anda
• Kita harus menginstal numpy menggunakan perintah pip
• Kami membutuhkan pengetahuan dasar tentang Python
• Kami membutuhkan pengetahuan dasar tentang array
• Kami dapat melakukan operasi yang berbeda menggunakan fungsi kosong numpy

Contoh untuk Mengimplementasikan array kosong NumPy

Mari kita lihat bagaimana kita bisa mengimplementasikan array kosong yang numpy. Pada dasarnya ada dua cara untuk mengimplementasikan array numpy sebagai berikut. Namun keduanya sedikit berbeda

1. Menggunakan Fungsi Array Kosong Numpy

Dalam metode ini kami menerapkan fungsi array kosong numpy. Mari kita lihat contoh untuk pemahaman yang lebih baik

Paket Pengembangan Perangkat Lunak Semua dalam Satu(600+ Kursus, 50+ proyek)

Harga
Lihat Kursus

600+ Kursus Daring. 50+ proyek. 3000+ Jam. Sertifikat yang Dapat Diverifikasi. Akses Seumur Hidup
4. 6 (86.452 peringkat)

Contoh 1

Kode

import numpy as np
sample_array = np. empty ((3,3))
print(sample_array)

Penjelasan. Kami mengimpor fungsi numpy dan menggunakannya sebagai np. Kami mendeklarasikan variabel sample_array dan menetapkan nilai. Kami mencoba mencetak nilai variabel

Dalam contoh di atas kami mengimplementasikan array kosong numpy sederhana dan mengembalikan nilai yang tidak diinisialisasi dengan bentuk dan tipe data. Gambarkan hasil akhir dari deklarasi di atas dengan menggunakan snapshot berikut

2. Menggunakan Fungsi Array Nol NumPy

Dalam metode ini kami mengimplementasikan fungsi array numpy dengan cara yang efisien dan setelah itu kami dapat memasukkan data baris demi baris. Mari kita lihat contoh untuk pemahaman yang lebih baik

Contoh 1

Kode

import numpy as np
A = np.zeros([3, 4])
print(A)

Penjelasan. Kami mengimpor fungsi numpy dan menggunakannya sebagai. Kami mendeklarasikan variabel A dan menetapkan nilai dengan fungsi nol numpy. Akhirnya kami mencoba untuk mencetak nilai variabel

Dalam metode di atas kami menerapkan fungsi numpy zero dan mengembalikan semua nol. Gambarkan hasil akhir dari deklarasi di atas dengan menggunakan snapshot berikut

Contoh #2

Kode

import numpy as np
A = np.empty([4, 4], dtype=float)
print(A)

Penjelasan. Pada contoh di atas kita mengikuti sintaks yang sama tetapi satu-satunya perbedaan adalah bahwa di sini kita mendefinisikan bentuk dan tipe data array kosong artinya kita dapat mendeklarasikan bentuk dan tipe data pada contoh pertama kita hanya menyatakan bentuk. Gambarkan hasil akhir dari deklarasi di atas dengan menggunakan snapshot berikut

Contoh #3 – Untuk Pesanan C

Kode

import numpy as np
A = np.empty([3, 3], dtype=float, order='C')
print(A)

Penjelasan. Kami mengimpor fungsi numpy dan menggunakannya sebagai. Kami mendeklarasikan variabel A dan menetapkan nilai dengan fungsi numpy kosong. Di sini kami melewati bentuk, tipe data, dan urutan dalam fungsi. Akhirnya kami mencoba untuk mencetak nilai variabel

Dalam contoh ini kami melewati urutan dalam fungsi. Gambarkan hasil akhir dari deklarasi di atas dengan menggunakan snapshot berikut

Contoh #4 – Untuk Pesanan F

Kode

import numpy as np
A = np.empty([2, 2], dtype=float, order='F')
print(A)

Penjelasan. Pada contoh di atas kita hanya mengubah urutan array. Gambarkan hasil akhir dari deklarasi di atas dengan menggunakan snapshot berikut

Contoh #5 – Untuk Array Numpy Kosong 1- Dimensi

Kode

import numpy as np
A = np.empty(shape= 2)
print(A)

Penjelasan. Pada contoh di atas kita membuat array kosong 1 dimensi. Di sini hanya kita menggunakan bentuk parameter tunggal. Gambarkan hasil akhir dari deklarasi di atas dengan menggunakan snapshot berikut

Contoh yang sama bisa kita jalankan tanpa parameter

Kode

import numpy as np
A = np.empty(3)
print(A)

Penjelasan. Pada contoh ini kita hanya melewatkan shape size tanpa parameter apapun, tetap saja hasilnya kosong yang artinya python mengijinkan kita untuk melakukan ini. Gambarkan hasil akhir dari deklarasi di atas dengan menggunakan snapshot berikut

Contoh #6 – Untuk array numpy kosong 2- Dimensi

Kode

import numpy as np
B = np.empty(shape= [3,4],dtype=int)
print(B)

Penjelasan. Kami mengimpor fungsi numpy dan menggunakannya sebagai. Kami mendeklarasikan variabel B dan menetapkan nilai dengan fungsi numpy kosong. Di sini kami melewati bentuk, tipe data dalam fungsi. Akhirnya kami mencoba untuk mencetak nilai variabel

Dalam contoh ini kami melewati urutan dalam fungsi. Gambarkan hasil akhir dari deklarasi di atas dengan menggunakan snapshot berikut

Contoh #7 – Untuk mendapatkan tipe data yang tepat dari array numpy kosong

Kode

import numpy as np
X=np.empty(shape = [4,3], dtype = int)
print(X)

Penjelasan. Dalam contoh ini, kami melewati ukuran bentuk dan tipe data spesifik dari array numpy kosong dalam fungsi. Gambarkan hasil akhir dari deklarasi di atas dengan menggunakan snapshot berikut

Kesimpulan

Kami berharap dari artikel ini Anda telah memahami tentang fungsi array kosong numpy. Dari artikel di atas, kita telah mempelajari sintaks dasar array kosong numpy. Kami juga telah belajar bagaimana kami dapat mengimplementasikannya dalam python dengan berbagai contoh array kosong serta fungsi nol. Dari artikel ini, kami telah belajar bagaimana kami dapat menangani array kosong numpy dengan python

Artikel yang Direkomendasikan

Ini adalah panduan untuk array kosong NumPy. Di sini kita juga membahas pengantar dan bagaimana cara kerja array kosong di numpy bersama dengan berbagai contoh dan implementasi kodenya. Anda juga dapat melihat artikel berikut untuk mempelajari lebih lanjut –

Apa fungsi kosong di Python?

Kapan menggunakan NumPy kosong?

Bagaimana cara membuat NumPy kosong?

Bagaimana cara mengisi array NumPy yang kosong?