Preprosto povedano, dvodimenzionalni niz lahko definiramo kot niz v drugem nizu. Njegov indeks se začne z '0' in konča pri velikosti polja '-1'. Nize je mogoče sestaviti n-krat znotraj nizov. Dvodimenzionalni niz lahko spreminja velikost navpično in vodoravno, v obe smeri.
Sintaksa
Sintaksa za deklaracijo matrike je naslednja:
ime_matrike = [ r_arr ] [ c_arr ]
ime_matrike je ime matrike, ki jo želimo ustvariti. Medtem ko so »r_arr« vrstice matrike, »c_arr« pa stolpec matrike. Ta sintaksa nam omogoča, da ustvarimo pomnilniško lokacijo, kjer bo shranjena matrika, ali pa lahko rečemo, da je pomnilniška lokacija lahko rezervirana za matriko.
Obstaja še ena metoda za deklaracijo 2D matrike:
ime_matrike = [ [ R1C1 , R1C2 , R1C3 , ... ] , [ R2C2 , R2C2 , R2C3 , ... ] , . . .. ]
V zgornji sintaksi je ime matrike ime matrike, kjer so »R1C1«, »R2C1«, … n elementi matrike, kjer »R« označuje vrstice in »c« označuje stolpce. Kot lahko vidimo v prvih oglatih oklepajih, se število vrstic spreminja, medtem ko so stolpci enaki. To je zato, ker znotraj matrike definiramo stolpce z uporabo več matrik, medtem ko so vrstice definirane znotraj notranjih matrik.
Primer # 01: Ustvarjanje dvodimenzionalne matrike
Naj podamo praktičen primer ustvarjanja dvodimenzionalne matrike in dobimo boljšo predstavo o tem, kako se ustvari dvodimenzionalna matrika. Za ustvarjanje 2D matrike bomo najprej uvozili našo knjižnico NumPy, ki nam bo omogočila implementacijo nekaterih paketov, ki nam jih ponuja NumPy za ustvarjanje matrike. Nato bomo inicializirali spremenljivko, ki vsebuje dvodimenzionalno matriko, da ustvarimo matriko. Posredovali bomo funkcijo np.array(), ki nam omogoča ustvarjanje katere koli vrste matrike, ne glede na to, ali je 1D, 2D ali tako naprej. Tej funkciji bomo posredovali več matrik znotraj te matrike, kar nam omogoča ustvarjanje 2-dimenzionalne matrike.
Kot lahko vidimo na spodnjem posnetku zaslona, smo v drugi vrstici tej funkciji posredovali tri nize, kar pomeni, da imamo tri vrstice in znotraj teh nizov smo vsakemu posredovali 6 elementov, kar pomeni, da je 6 stolpcev. Ena stvar, ki jo je treba opaziti, je, da vedno posredujemo elemente v oglatih oklepajih, kar pomeni, da posredujemo elemente matrike in lahko vidimo, da smo posredovali več matrik znotraj ene same matrike.
uvoz numpy kot npr.
niz = npr. niz ( [ [ 1 , dva , 3 , 4 , 5 , 6 ] , [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] , [ 7 , 8 , 9 , 10 , enajst , 12 ] ] )
tiskanje ( niz )
Na koncu smo matriko natisnili z uporabo izjave za tiskanje. Kot je prikazano na spodnjem posnetku zaslona, lahko vidimo, da je prikazana matrika, ki vsebuje 3 vrstice in 6 stolpcev.
Primer # 02: Dostop do vrednosti
Ko smo preučevali metodo za ustvarjanje 2D nizov, se nam je zagotovo porodila ena stvar: kako lahko dostopamo do elementov 2D niza? Medtem ko dostop do elementa 2D polja ni velika težava. Numpy nam omogoča manipulacijo elementov nizov s preprosto vrstico kode, ki je:
Array [ indeks vrstice ] [ indeks stolpca ]Matrika je ime matrike, iz katere moramo dostopati ali pridobivati podatke, kjer je indeks vrstice pomnilniška lokacija vrstice. In indeks stolpca je lokacija stolpca, do katerega je treba dostopati, recimo, da moramo dostopati do elementa indeksa '2' vrstice in elementa indeksa '0' stolpca.
Kot lahko vidimo na spodnji sliki, smo najprej uvozili knjižnico NumPy za dostop do paketov NumPy. Nato smo deklarirali ime spremenljivke »matrika«, ki vsebuje 2D matriko, in ji nato posredovali vrednosti, ki jih želimo shraniti vanjo. Najprej smo prikazali niz, kakršen je, ki smo ga inicializirali. Nato smo matriko z indeksom posredovali našemu print() stavku, ki bo prikazal celotno matriko, ki je shranjena pri indeksu '2'. V naslednji vrstici kode smo spet posredovali matriko z dvema indeksoma stavku print(). Prva je vrstica matrike, druga pa je stolpec matrike, ki je »0« in »2«.
uvoz numpy kot npr.niz = npr. niz ( [ [ 1 , dva , 3 , 4 , 5 , 6 ] , [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] , [ 7 , 8 , 9 , 10 , enajst , 12 ] ] )
tiskanje ( 'Matrični prikaz:' , niz )
tiskanje ( 'Prikaži drugo vrstico:' , niz [ dva ] )
tiskanje ( 'Prikaži element prve vrstice in 2 stolpca:' , niz [ 0 ] [ dva ] )
Naslednji izhod je vrnjen med izvajanjem prevajalnik kode natisne matriko takšno kot je. Nato druga vrstica glede na kodo. Nazadnje prevajalnik vrne element, ki je shranjen pri indeksu '0' za vrstice in indeksu '2' za stolpec.
Primer #03: Posodabljanje vrednosti
Razpravljali smo že o metodologiji, kako lahko ustvarimo ali dostopamo do podatkov ali elementov znotraj 2D polja, ko pa moramo spremeniti elemente polja, lahko preprosto uporabimo metodo, ki jo ponujajo paketi NumPy, ki nam omogočajo da posodobite želeno vrednost v matriki.
Za posodobitev vrednosti uporabimo:
niz [ indeks_vrstice ] [ indeks_stolpca ] = [ vrednote ]V zgornji sintaksi je matrika ime matrike. Indeks vrstice je mesto ali lokacija, ki jo bomo urejali. Indeks stolpca je lokacija stolpca, na katerem se posodobi vrednost, kjer je vrednost tista, ki jo je treba dodati želenemu indeksu.
Kot lahko vidimo, najprej uvozimo našo knjižnico NumPy. In nato deklariral matriko velikosti 3×6 in posredoval njene celoštevilske vrednosti. Nato smo matriki posredovali vrednost »21«, kar pomeni, da želimo shraniti vrednost »21« v matriko na »0« vrstice in »2« v stolpcu, kar pomeni, da jo želimo shraniti pri indeksu prve vrste in 3 rd stolpec matrike. Nato natisnemo obe matriki, originalno in tudi element, ki smo ga shranili v matriko.
uvoz numpy kot npr.niz = npr. niz ( [ [ 1 , dva , 3 , 4 , 5 , 6 ] , [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ] , [ 7 , 8 , 9 , 10 , enajst , 12 ] ] )
niz [ 0 ] [ dva ] = enaindvajset
tiskanje ( 'Matrični prikaz:' , niz )
tiskanje ( 'Prikaži element prve vrstice in 2 stolpca:' , niz [ 0 ] [ dva ] )
Kot je prikazano spodaj, je vrednost uspešno posodobljena v matriki z dodajanjem preproste vrstice kode, ki jo zagotavlja paket NumPy.
Zaključek
V tem članku smo razložili različne načine za ustvarjanje dvodimenzionalnih nizov in kako lahko z njimi manipuliramo z uporabo vgrajenih funkcij NumPy. Razpravljali smo o tem, kako lahko dostopamo do elementov v matriki in jih posodobimo. Numpy nam omogoča ustvarjanje in upravljanje večdimenzionalnih nizov z eno vrstico kode. Nizi Numpy so jasnejši in učinkovitejši od seznamov python.