Cara Menggunakan Numpy Array
Python ialah bahasa pemrograman arah umum yang didefinisikan, tingkat tinggi. Dibikin oleh Guido van Rossum dan pertama kalinya di-launching di tahun 1991, filosofi design Python mengutamakan keterbacaan code dengan pemakaian spasi putih yang berarti. Konstruksi bahasanya dan pendekatan fokus object mempunyai tujuan untuk menolong pemrogram menulis code yang terang dan rasional untuk project rasio kecil dan besar.
Python diketik secara aktif dan penghimpunan sampah. Ini memberikan dukungan beberapa pola pemrograman, terhitung pemrograman terancang (khususnya, prosedural), fokus object, dan fungsional. Python kerap digambarkan sebagai bahasa "terhitung battery" karena perpustakaan standarnya yang mendalam.
Ini kali kami akan meneruskan panduan bahasa pemrograman phyton yang ke 14 khusus untuk Anda. Ini kali Anda akan memperoleh panduan langkah memakai Numpy Array. Numpy array sendiri sebagai alternative dari Phyton Daftar. Tidak sabar untuk ketahui triknya? Baca keterangan selengkapnya berikut ini:
numpy array
Numpy array ialah alternative yang bagus untuk Daftar Python. Beberapa keunggulan khusus numpy array adalah cepat, gampang dipakai, dan memberikan pemakai peluang untuk lakukan perhitungan di semua array.
Dalam contoh berikut ini, Anda akan membuat dua daftar Python lebih dulu. Selanjutnya, Anda akan mengimpor paket numpy dan membuat numpy array dari daftar yang baru dibikin. Berikut syntaxnya:
#mencetak 2 lists tinggi dan berat
tinggi = [1.87, 1.87, 1.82, 1.91, 1.90, 1.85]
berat = [81.65, 97.52, 95.25, 92.98, 86.18, 88.45]
# Impor Package Numpy sebagai np
impor numpy as np
# mengganti daftar yang di maklumat di dalam wujud Numpy Array
np_tinggi = np.array(tinggi)
np_berat = np.array(berat)
#Cara cetak np_tinggi adalah dengan memakai syntax:
print(type(np_tinggi))
Langkah Lakukan Penghitungan Berdasar Komponen
Saat ini Anda bisa lakukan hitung berdasar komponen pada tinggi dan berat. Misalkan, Anda dapat ambil semua 6 penilaian tinggi dan berat tubuh di atas, dan hitung BMI untuk tiap penilaian dengan kesamaan tunggal. Operasi ini cepat sekali dan efektif secara komputasi. Langkah ini akan menolong saat Anda mempunyai 1000 penilaian di data Anda. Sintaksnya bisa Anda saksikan mirip contoh berikut ini:
# Hitung bmi
bmi = np_berat / np_tinggi ** 2
# Cetak Hasil
print(bmi)'
Subset pada Numpy Array
Feature luar biasa yang lain dari numpy array ialah kekuatan untuk membikin subset. Misalkan, bila Anda ingin ketahui pengamatan mana dalam larik BMI yang di atas 23, Anda bisa dengan cepat men-subsetnya untuk ketahuinya. Triknya adalah dengan memakai sintaks berikut ini:
# untuk memberi respon perintah boolean
bmi > 23
# cetak perintah
bmi[bmi > 23]
Nah itu barusan keterangan panduan langkah memakai numpy array pada bahasa pemrograman phyton. Lumayan gampang dan singkat kan? Tentu saja Anda bisa pahami panduan ini kali secara mudah. Agar bisa pahaminya dengan lebih bagus, janganlah lupa untuk selalu latihan dan pelajari tutorial-tutorial selanjutnya.
Demikian ulasan materi numpy array bahasa pemrograman phyton pada artikel ini kali, terima kasih sudah ikuti sampai akhir.