נפתרה: ערכי מערך numpy לא מתעדכנים

במאמר זה, נחקור את הנושא של עדכון ערכי מערך NumPy ונספק פתרון מקיף לבעיה זו. NumPy היא ספריית Python בשימוש נרחב עבור מניפולציה של מערכים ופעולות אריתמטיות. זה יעיל מאוד ומציע פונקציונליות רב-תכליתית. הבנת תהליך עדכון מערכי NumPy חיונית עבור כל מפתח שעובד עם נתונים מספריים ב-Python.

פתרון לבעיה: עדכון ערכי NumPy מערך

הדרך הפשוטה ביותר לעדכן ערכי מערך NumPy היא להשתמש בטכניקות האינדקס וההקצאה הבסיסיות. זה מאפשר למפתחים לגשת לאלמנטים, שורות או עמודות ספציפיות של המערך ולשנות את הערכים שלהם בהתאם להיגיון הנדרש.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
arr[0, 0] = 10  # Update the value at (0, 0) index
arr[2] = [7, 88, 9]  # Update the entire row 2 with new values

print(arr)

קוד זה יוציא את המערך המעודכן הבא:

""
[[10 2 3]
[ 4 5 6]
[7 88 9]]
""

הסבר שלב אחר שלב של הקוד

1. ייבוא ​​NumPy: הצעד הראשון הוא לייבא את ספריית NumPy בתור np. זה מאפשר לנו להשתמש בפונקציות ובמחלקות שלו לאורך הקוד.

   import numpy as np
   

2. צור מערך: לאחר מכן, אנו יוצרים מערך NumPy לדוגמה של 3×3 באמצעות הפונקציה `np.array()`. זהו המערך שנשנה בשלבים הבאים.

   arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
   

3. עדכון ערכי מערך: אנו מעדכנים את הערך באינדקס (0, 0) של המערך שלנו באמצעות אינדקס ותחביר הקצאה. במקרה זה, נשנה את הערך מ-1 ל-10.

   arr[0, 0] = 10
   

אנו יכולים גם לעדכן שורה שלמה על ידי הקצאת רשימה חדשה של ערכים לשורה זו. כאן אנו מעדכנים את השורה השלישית (אינדקס שורה 2) בערכים חדשים.

   arr[2] = [7, 88, 9]
   

4. הצג מערך מעודכן: לבסוף, אנו מדפיסים את המערך המעודכן כדי לראות את השינויים שהוחלו.

   print(arr)
   

כעת יש לך הבנה ברורה כיצד לעדכן ערכי מערך NumPy באמצעות טכניקות אינדקס והקצאה.

פונקציות ושיטות NumPy בשימוש תכוף

כאשר עובדים עם מערכי NumPy, משתמשים לעתים קרובות במספר פונקציות ושיטות למניפולציה של מערכים ופעולות אריתמטיות. אלו כוללים:

• np.zeros(): צור מערך חדש מלא באפסים.
• np.ones(): צור מערך חדש מלא באלו.
• np.reshape(): שנה את הצורה של מערך מבלי לשנות את הנתונים שלו.
• np.concatenate(): חבר שני מערכים או יותר לאורך ציר מוגדר.
• np.dot(): חשב את מכפלת הנקודות של שני מערכים.
• np.sum(): חשב את סכום רכיבי המערך לאורך ציר נתון.

הבנת אינדקס מערך ב-NumPy

אינדקס מערך ב-NumPy הוא תכונה רבת עוצמה המאפשרת למפתחים לגשת ולשנות אלמנטים או חלקים ספציפיים של מערך בצורה גמישה. להלן כמה טכניקות נפוצות לאינדקס:

• אינדקס בסיסי: גישה לאלמנטים באמצעות מדדי שורות ועמודות, למשל, `arr[0, 0]`.
• פִּלוּחַ: גישה לאלמנטים עוקבים במערך לאורך ציר, למשל, `arr[0:2, :]`.
• אינדקס בוליאני: גישה לאלמנטים המבוססים על תנאי בוליאני, למשל, `arr[arr > 2]`.
• אינדקס מפואר: גישה לאלמנטים באמצעות מערכי אינדקס, למשל, `arr[[0, 1], [1, 2]]`.

הבנה ושליטה בטכניקות האינדקס הללו יכולות לשפר משמעותית את היעילות שלך בעבודה עם מערכי NumPy.