Operasi Sederhana
Pelajaran 16 dari 18 dalam kursus Dasar-Dasar NumPy di Coddy.
Operasi aritmetika pada array Numpy sangat fleksibel
Contoh 1
Menambahkan, mengurangi, membagi, dan mengalikan angka dengan array
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]Contoh 2
Operasi dengan array 2D
ary = np.array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]])
ary + 5
>>> [[5, 6], [7, 8], [9, 10]]Contoh 3
Operasi aritmetika antara array
Menambahkan elemen berdasarkan posisinya yang bersesuaian
ary1 = np.array([1, 2, 3])
ary2 = np.array([4, 5, 6])
ary1 + ary2 # [1 + 4, 2 + 5, 3 + 6]
>>>[5, 7, 9] Contoh 4
Operasi aritmetika antara array 2D
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]]Catatan: Operasi antara array dengan bentuk yang tidak cocok akan gagal!
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) Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.
Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.
Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.
Tantangan
MudahBuat fungsi bernama func_operation yang menerima tiga list Python
dan mengembalikan jumlah dari ary1 * ary2 / ary3
Bulatkan hasilnya hingga dua angka desimal setelah titik.
- Untuk membulatkan hasilnya, gunakan method
round:round(num, 2)
Coba sendiri
import numpy as np
def func_operation(lst1, lst2, lst3):
# Complete here
Semua pelajaran di Dasar-Dasar NumPy
2Pembuatan array N-Dimensi
Dimensi Lebih TinggiMemahami BentukMengisi dengan Nilai TetapTipe NumPyRentangMengubah BentukLatihan sendiri: Compiler Python online