Membuat array

Termasuk bagian Data dan Plot dalam perjalanan Machine Learning di Coddy. Pelajaran 5 dari 60.

Ingat 150 bunga iris? Bagi model, bunga-bunga itu adalah 600 angka dalam satu array NumPy, satu baris untuk setiap bunga:

Data iris yang ditampilkan sebagai kisi angka: baris 0 hingga 3 dan baris 149 ditampilkan, satu baris untuk setiap bunga, serta empat kolom: panjang sepal, lebar sepal, panjang petal, lebar petal

Bab ini membuat array seperti itu, dimulai dari sebuah list. np.array mengubah list menjadi array:

temps = np.array([21, 23, 19])
print(temps)
print(type(temps))

Ini mencetak:

[21 23 19]
<class 'numpy.ndarray'>

Tanpa koma: begitulah cara mengenali array. Dan array hanya menyimpan satu tipe, jadi satu angka desimal membuat semua nilai menjadi desimal:

print(np.array([1, 2.5, 3]))

Ini mencetak:

[1.  2.5 3. ]

Satu tipe bersama memungkinkan NumPy melakukan operasi matematika dengan cepat pada satu juta nilai.

Tantangan

Mudah

Penyewaan kayak menghitung jumlah kayak yang disewa dari Senin hingga Rabu. Program membaca ketiga jumlah tersebut, lalu perkiraan untuk hari Kamis, yang berupa angka desimal.

Buat array rented dari ketiga jumlah tersebut dan cetak.
Buat array week dari ketiga jumlah tersebut dan perkiraan, sesuai urutan itu, lalu cetak.
Cetak tipe data week.

Untuk 8, 15, 4, dan 12.5, output-nya adalah:

[ 8 15  4]
[ 8.  15.   4.  12.5]
<class 'numpy.ndarray'>

Lihat bagaimana satu perkiraan desimal mengubah setiap jumlah menjadi desimal?

Coba sendiri

import numpy as np

# Jumlah kayak yang disewa dari Senin hingga Rabu, lalu perkiraan untuk Kamis
monday = int(input())
tuesday = int(input())
wednesday = int(input())
forecast = float(input())

# Tulis kodemu di bawah ini