Matrice în Python – NumPy – Crearea ndarray cu np.zeros()

Va fi adesea util să creați o matrice, eventual una mare, cu toate elementele egale cu zero inițial. Printre alte scenarii, de multe ori trebuie să folosim o mulțime de variabile de contorizare pentru, ei bine, să numărăm lucrurile. (Amintiți-vă tehnica noastră de creștere din Secțiunea 5.1) Să presupunem, de exemplu, că avem o matrice uriașă care conținea numărul de aprecieri pe care le avea fiecare fotografie de pe Instagram. Când cuiva îi place o fotografie, elementul adecvat al acelei fotografii din matrice ar trebui să fie incrementat (creștere în valoare) cu unu. În mod similar, dacă cuiva nu îi place, atunci valoarea sa din matrice ar trebui să fie decrementată cu unu.

O modalitate ușoară de a face acest lucru este funcția zeros() a lui NumPy:

photo_likes = np.zeros(40000000000)

(deși pun pariu că nu aveți suficientă memorie pe laptop pentru a stoca de fapt o matrice de această dimensiune! Instagram are cu siguranță o mulțime de fotografii…) Când fac asta pe clusterul meu Data Science, primesc asta:

print(photo_likes)
print(photo_likes.dtype)

▌ array([ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.])
▌ float64

Nu ratați “…” din mijlocul primei linii! Înseamnă „există (potențial) o mulțime de elemente aici pe care nu le arătăm, pentru concizie.” Observați, de asemenea, că zeros() face o matrice de float-uri, nu int-uri

Sursa: Stephen Davies, The Crystal Ball – Instruction Manual, Vol. 1: Introduction to Data Science, v. 1.1. Copyright © 2021 Stephen Davies. Licența CC BY-SA 4.0. Traducere și adaptare: Nicolae Sfetcu. © 2024 MultiMedia Publishing, Introducere în Știința Datelor, Volumul 1