G3b NumPy: ndarrays - Pythonkurs (PDF)

Die Datei enthält die Präsentation „G3b NumPy: ndarrays - Pythonkurs“. Arrays sind in Python stark spezialisierte Varianten von Listen mit der Zielsetzung, die Arbeit mit Vektoren und Matrizen zu vereinfachen und die Effizienz zu steigern. In NumPy werden n-dimensionale Arrays mit dem Datentyp ndarray bereitgestellt. Wir schauen uns ihre Verwendung und Möglichkeiten in diesem Abschnitt genauer an: Einträge von Arrays haben alle den gleichen Datentyp und können einzeln modifiziert werden. Der Datentyp ndarray kann zur Darstellung von sowohl Vektoren, Matrizen als auch Tensoren genutzt werden. Der Zahldatentyp eines Arrays ist automatisch der allgemeinst Mögliche bei Mischung verschiedener Zahldatentypen. Nützliche Funktionen für spezielle Arrays für Iterationen sind arange() und linspace(). Weiterhin werden beispielsweise auch Funktionen zur Erstellung von Null-, Einheits- oder Zufallsmatrizen bereitgestellt. Arrays können nahezu beliebig in ihrer Form geändert werden mittels Reshaping. Der Abschnitt besteht aus einem ausführlich kommentierten Jupyter Notebook, mit welchem Sie selbst die besprochenen Inhalte des Abschnitts erproben können und einem Video mit zugehörigen Erklärungen des Dozenten.