Tworzenie tablic

Część sekcji Dane i wykresy ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 5 z 60.

Pamiętasz 150 kwiatów irysa? Dla modelu to 600 liczb w jednej tablicy NumPy, po jednym wierszu na kwiat:

Dane irysów przedstawione jako siatka liczb: pokazano wiersze od 0 do 3 oraz wiersz 149, po jednym wierszu na kwiat, i cztery kolumny: długość działki kielicha, szerokość działki kielicha, długość płatka, szerokość płatka

W tym rozdziale tworzymy tablice w ten sposób, zaczynając od listy. np.array przekształca listę w tablicę:

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

To wyświetla:

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

Bez przecinków: tak rozpoznasz tablicę. Tablica przechowuje jeden typ, więc jedna liczba zmiennoprzecinkowa sprawia, że każda wartość staje się liczbą zmiennoprzecinkową:

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

To wyświetla:

[1.  2.5 3. ]

Jeden wspólny typ pozwala NumPy szybko wykonywać obliczenia na milionie wartości.

Wyzwanie

Łatwy

Wypożyczalnia kajaków zlicza kajaki wypożyczone od poniedziałku do środy. Program odczytuje te trzy liczby, a następnie czwartkową prognozę, liczbę dziesiętną.

Utwórz tablicę rented z tych trzech liczb i ją wyświetl.
Utwórz tablicę week z tych trzech liczb i prognozy, w tej kolejności, i ją wyświetl.
Wyświetl typ week.

Dla wartości 8, 15, 4 i 12.5 wynik to:

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

Widzisz, jak jedna dziesiętna prognoza zamieniła każdą liczbę na dziesiętną?

Spróbuj swoich sił

import numpy as np

# Kajaki wypożyczone od poniedziałku do środy, a następnie prognoza na czwartek
monday = int(input())
tuesday = int(input())
wednesday = int(input())
forecast = float(input())

# Wpisz swój kod poniżej