Wissenschaftliches Programmieren mit Numpy
Zusammenfassung des Materials und Spickzettel
Numpy Arrays
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
np.array([...]) | Wandelt Liste in NumPy-Array |
np.zeros(shape) | Array aus Nullen |
np.ones(shape) | Array aus Einsen |
np.arange(start, stop, step) | Wie range(), aber als Array |
np.linspace(start, stop, num) | Gleichmäßige Werte |
np.random.rand(n) | Zufallszahlen [0, 1) |
arr.reshape(shape) | Form ändern |
np.full(shape, value) | Erstellt ein Array mit konstantem Wert |
np.eye(N) | Einheitsmatrix (Diagonale 1) |
np.identity(N) | Alternative für Einheitsmatrix |
np.random.randint(low, high, size) | Zufällige Ganzzahlen |
np.random.normal(loc, scale, size) | Normalverteilung |
np.tile(arr, repeats) | Wiederholt ein Array |
np.repeat(arr, repeats) | Wiederholt Elemente eines Arrays |
Zugriff auf Numpy Arrays
| Syntax | Bedeutung | Beispiel |
|---|---|---|
arr[i] | Element bei Index i | arr[0] |
arr[i:j] | Slice (i bis j-1) | arr[1:4] |
arr[i, j] | 2D-Zugriff | arr[1, 2] |
arr[:, j] | Ganze Spalte | |
arr[i, :] | Ganze Zeile | |
arr.T | Transponiert |
Rechnen mit Numpy Arrays
| Operation | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
arr + 2 | Elementweise Addition | [1, 2, 3] + 2 → [3, 4, 5] |
arr * 3 | Skalar-Multiplikation | [1, 2, 3] * 3 → [3, 6, 9] |
arr1 + arr2 | Elementweise Addition | [1, 2] + [3, 4] → [4, 6] |
np.add(a, b) | Addition | np.add([1, 2], [3, 4]) → [4, 6] |
np.multiply(a, b) | Multiplikation | [2, 3] * [4, 5] → [8, 15] |
np.clip(arr, min, max) | Werte begrenzen | np.clip(arr, 0, 255) |
| np.dot(arr1,arr2) | Vektorprodukt | np.dot([1, 2], [3, 4]) → 11 |
arr1 @ arr2 | Matrixmultiplikation | A @ B |
np.where(cond, a, b) | Bedingte Auswahl | np.where(arr > 128, 255, 0) |
np.any(arr > x)' | Irgendein Wert erfüllt Bedingung | np.any([1,2]>1.5) → True` | ||
np.all(arr > x)' | Alle Werte erfüllt Bedingung | np.all([1,2]>1.5) → False` |
Eine Liste der wichtigsten Funktionen
| Funktion | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
np.sin(x) | Sinuswert | np.sin(np.pi / 2) |
np.sqrt(x) | Quadratwurzel | np.sqrt([4, 9]) → [2 3] |
np.exp(x) | e^x | np.exp(1) |
np.abs(x) | Absolutwert | np.abs([-1, 2]) |
np.round(x) | Rundet auf nächste Ganzzahl | np.round(2.4) → 2 |
np.floor(x) | Abrunden | np.floor(2.4) → 2 |
np.ceil(x) | Aufrunden | np.ceil(2.4) → 3 |
np.min(arr) | Minimum | np.min([1, 2, 3]) → 1 |
np.max(arr) | Maximum | np.max([1, 2, 3]) → 3 |
np.mean(arr) | Mittelwert | np.mean([1, 2, 3]) → 2.0 |
np.sum(arr) | Summe | np.sum([1, 2, 3]) → 6 |
np.std(arr) | Standardabweichung | np.std([1, 2, 3]) |