العمليات الحسابية على المصفوفات كاملة
جزء من قسم البيانات والرسوم البيانية في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 10 من 60.
باع متجر 3 و1 و2 من عناصره الثلاثة. ستحتاج القائمة إلى حلقة لمعرفة ما كسبه كل عنصر. تربط المصفوفة القيم بعضها ببعض:
في الشيفرة:
prices = np.array([4, 10, 25])
sold = np.array([3, 1, 2])
print(prices * sold)
print(prices * 2)يطبع هذا:
[12 10 50]
[ 8 20 50]يصل رقم واحد إلى كل قيمة: prices * 2 يضاعفها جميعًا. هذه هي العمليات الحسابية عنصرًا بعنصر: لا حلقة تكرار ولا فهرس.
وينطبق الأمر نفسه على + و- و/ و**. تعطي القسمة دائمًا أعدادًا عشرية.
بحلول نهاية هذا الفصل، ستقيّم أسطر كهذه فصلًا كاملًا.
التحدي
سهلسجّل عدّاء ثلاث جولات. يقرأ البرنامج مسافاتها في km وأوقاتها في minutes. من دون استخدام حلقة:
- أنشئ
meters: مسافة كل جولة بالأمتار (1 km يساوي 1000 m). - أنشئ
pace: عدد الدقائق لكل كيلومتر في كل جولة، أي وقتها مقسومًا على مسافتها. - اطبع القيمتين بعد التسميتين، كما هو موضح أدناه.
بالنسبة إلى جولات مسافاتها 5 و10 و4 km، واستغرقت 30 و55 و26 دقيقة:
Meters: [ 5000 10000 4000]
Minutes per km: [6. 5.5 6.5]جرّب بنفسك
import numpy as np
km = np.array([int(input()), int(input()), int(input())])
minutes = np.array([int(input()), int(input()), int(input())])
# اكتب الكود الخاص بك أدناه
اختبر نفسكيتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.
جميع دروس البيانات والرسوم البيانية
5المخططات الخطية والمبعثرة
التسميات والعناوينالمخططات المبعثرةخطوط متعددة ووسائل الإيضاحالألوان والعلاماتالأشكال والمحاورمراجعة: الخطوات الأسبوعية11مجموعات البيانات لتعلم الآلة
مجموعات البيانات المدمجةالسمات والتسمياتاستكشاف البيانات حسب الفئةرسم الفئاتمراجعة: مجموعة بيانات النبيذ3العمليات الحسابية على المصفوفات
العمليات الحسابية على المصفوفات كاملةالإحصاءات الملخّصةالإحصاءات حسب المحورالبثّالأقنعة المنطقيةمراجعة: درجات الاختبارتدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت