NumPy - ndarrays

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 eine 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. 

Zugehörige Dateien
    03b_NumPy_ndarrays.ipynb (29.8 KB)
    03b_NumPy_ndarrays.mp4 (200.4 MB)
    03b_NumPy_ndarrays.pdf (578.8 KB)

Linkliste zu dem Video dieses Abschnitts:

    Abbildung zum Speichern eines 2D-Arrays: https://eli.thegreenplace.net/2015/memory-layout-of-multi-dimensional-arrays, Eli Bendersky, unlicense.org
