عمليات بسيطة
الدرس 16 من 18 في دورة أساسيات Numpy على Coddy.
تتمتع العمليات الحسابية في مصفوفات Numpy بمرونة كبيرة
المثال 1
الجمع والطرح والقسمة والضرب بين الأرقام والمصفوفات
ary = np.array([0, 5, 10, 15, 20])
ary + 5 # --> [ 5, 10, 15, 20, 25]
ary - 5 # --> [-5, 0, 5, 10, 15]
ary / 5 # --> [ 0, 1, 2, 3, 4]
ary * 5 # --> [ 0, 25, 50, 75, 100]المثال 2
العمليات مع مصفوفة ثنائية الأبعاد
ary = np.array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]])
ary + 5
>>> [[5, 6], [7, 8], [9, 10]]المثال 3
العمليات الحسابية بين المصفوفات
جمع العناصر حسب مواقعها المتطابقة
ary1 = np.array([1, 2, 3])
ary2 = np.array([4, 5, 6])
ary1 + ary2 # [1 + 4, 2 + 5, 3 + 6]
>>>[5, 7, 9] المثال 4
العمليات الحسابية بين المصفوفات ثنائية الأبعاد
ary1 = np.array([[0, 1], [2, 3], [3, 4], [5, 6]])
ary2 = np.array([[0, 1], [2, 3], [3, 4], [5, 6]])
ary1 + ary2 # --> [[0+0, 1+1], [2+2, 3+3], [3+3, 4+4], [5+5, 6+6]]
>>> [[ 0, 2], [ 4, 6], [ 6, 8], [10, 12]]
ary1 = np.array([[0, 1], [2, 3], [3, 4], [5, 6]])
ary2 = np.array([[2, 5]])
ary1 + ary2 # --> [[0+2, 1+5], [2+2, 3+5], [3+2, 4+5], [5+2, 6+5]]
>>> [[2, 6], [4, 8], [5, 9], [7, 11]]ملاحظة: ستفشل العمليات بين المصفوفات التي لا تحتوي على أشكال متطابقة!
ary1 = np.array([[0, 1], [2, 3], [3, 4], [5, 6]])
ary2 = np.array([[2, 5, 3]])
ary1 + ary2
>>> ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,2) (1,3) يتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.
يتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.
يتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.
التحدي
سهلقم بإنشاء دالة تسمى func_operation تستقبل ثلاث قوائم (lists) بايثون
وتعيد مجموع ary1 * ary2 / ary3
قم بتقريب النتيجة إلى منزلتين عشريتين بعد الفاصلة.
- لتقريب النتيجة استخدم دالة
round:round(num, 2)
جرّب بنفسك
import numpy as np
def func_operation(lst1, lst2, lst3):
# Complete here
جميع دروس أساسيات Numpy
2إنشاء مصفوفات N-Dimensional
أبعاد أعلىفهم الأشكالالتعبئة بقيم ثابتةأنواع Numpyالمدى (Range)إعادة التشكيل (Reshape)