Bibliotheken importieren
Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 3 von 60.
Pythons eigene Funktionen beschränken sich auf Grundlagen wie len und round. Für mehr importierst du ein Modul: vorgefertigten Code. Maschinelles Lernen basiert auf NumPy:
import numpy as np
print(np.sqrt(49)) # eine Funktion: mit Klammern
print(np.pi) # ein Wert: ohne Klammern
print(np.round(2 * np.pi * 3, 2)) # auf 2 Nachkommastellen rundenDas gibt Folgendes aus:
7.0
3.141592653589793
18.85as np gibt NumPy einen kurzen Spitznamen, einen Alias. Mit einem Punkt greifst du auf Inhalte darin zu. Beachte, dass np.sqrt immer eine Dezimalzahl zurückgibt: 7.0, nicht 7.
Importiere einmal am Anfang, und jede Zeile darunter kann np verwenden.
Aufgabe
EinfachEine Pizzeria möchte eine quadratische Pizza, die genauso groß ist wie ihre runde. Das Programm liest den Durchmesser der runden Pizza in Zentimetern ein.
- Importiere NumPy als
np. - Berechne die Fläche:
np.pimal dem Radius zum Quadrat. Der Radius ist halb so groß wie der Durchmesser. - Berechne die Seitenlänge des Quadrats: die Quadratwurzel der Fläche.
- Gib beide Werte aus, auf 2 Dezimalstellen gerundet mit
np.round.
Bei einer Pizza mit 40 cm Durchmesser sehen die beiden Formen so aus:
und das Programm gibt Folgendes aus:
Area: 1256.64
Side: 35.45Probier es selbst
# Importiere NumPy in der nächsten Zeile
diameter = float(input())
# Schreibe deinen Code darunter
Teste dich selbstDiese Lektion enthält ein kurzes Quiz. Starte die Lektion, um es zu beantworten und deinen Fortschritt zu speichern.
Alle Lektionen in Daten und Diagramme
2NumPy-Arrays
Arrays erstellenForm und GrößeZahlenbereicheIndizieren und SlicingRückblick: Temperaturgitter5Linien- und Streudiagramme
Beschriftungen und TitelStreudiagrammeMehrere Linien und LegendenFarben und MarkerAbbildungen und AchsenRückblick: Wöchentliche Schritte8Filtern und Sortieren
Zeilen auswählenZeilen filternWerte sortierenNeue SpaltenRückblick: Top-Produkte3Rechnen mit Arrays
Rechnen mit ganzen ArraysZusammenfassende StatistikenStatistiken nach AchsenBroadcastingBoolesche MaskenRückblick: Prüfungsergebnisse6Diagramme für Daten
BalkendiagrammeHistogrammeMehrere Diagramme in einemBilder als ArraysRückblick: Niederschlagsbericht9Gruppieren und Bereinigen
Werte zählenDaten gruppierenMehrere ZusammenfassungenFehlende WerteRückblick: Umfrageergebnisse12Abschließende Herausforderungen
VerkaufsberichtSensormesswerteZiffern auf einen BlickPinguin-EntdeckerÜbe selbstständig: Online-Python-Compiler