Python-Arrays

Grundlagen eines Arrays

NumPy ist das grundlegende Paket für numerische Berechnungen in Python. Es bietet ein leistungsstarkes Array-Objekt und eine Reihe von Funktionen, um effizient mit diesen Arrays zu arbeiten. Die Vorteile von Numpy sind:

- Multidimensional: Unterstützt mehr als nur eindimensionale Arrays.

- Leistungsstarke Operationen: Enthält eine umfangreiche Bibliothek mit mathematischen und statistischen Funktionen.

- Vektorisierung: Ermöglicht Operationen auf ganzen Arrays, ohne dass explizite Schleifen erforderlich sind, was die Leistung erhöht.

- Integration: Funktioniert nahtlos mit anderen wissenschaftlichen Bibliotheken wie SciPy, Pandas und Matplotlib.

Beginnen wir damit, ein Array mit Numpy zu erstellen. Du importierst zunächst NumPy und verwendest dann die Funktion array(), um ein Array zu erstellen. Die Funktion array() nimmt eine Liste als Eingabe.

import numpy
my_array = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(my_array)

[0, 1, 2, 3, 4]

Der Typ von my_array ist ein numpy.ndarray.

print(type(my_array))

<class 'numpy.ndarray'>

Array Beispiele

Beispiel für die Erstellung eines Arrays

Im folgenden Beispiel wandelst du eine Liste in ein Array um, indem du die Funktion array() von NumPy verwendest. Du wirst eine Liste a_list erstellen, die aus ganzen Zahlen besteht. Wandle sie dann mit der Funktion array() in ein Array um.

import numpy as np

a_list = [1, 2, 3, 4]
a_list

[1, 2, 3, 4]

an_array = np.array(a_list)
an_array

array([1, 2, 3, 4])

Beispiel für eine Array-Operation

Im folgenden Beispiel fügst du zwei Numpy-Arrays hinzu. Das Ergebnis ist eine elementweise Summe der beiden Arrays.

import numpy as np

array_A = np.array([1, 2, 3])
array_B = np.array([4, 5, 6])

print(array_A + array_B)

[5 7 9]

Beispiel für Array-Indizierung

Du kannst ein bestimmtes Indexelement eines Arrays mithilfe der Indexierungsnotation auswählen.

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[3])

Apr

Du kannst auch einen Bereich von Elementen aufteilen, indem du die Slicing-Notation verwendest und einen Bereich von Indizes angibst.

print(months_array[2:5])

['March', 'Apr', 'May']

Interaktives Beispiel für die Umwandlung einer Liste in ein Array

Im folgenden Beispiel importierst du numpy mit dem Alias np. Erstelle die Arrays prices_array und earnings_array aus den Listen prices bzw. earnings. Zum Schluss druckst du die beiden Arrays aus.

# IMPORT numpy as np
import numpy as np

# Lists
prices = [170.12, 93.29, 55.28, 145.30, 171.81, 59.50, 100.50]
earnings = [9.2, 5.31, 2.41, 5.91, 15.42, 2.51, 6.79]

# NumPy arrays
prices_array = np.array(prices)
earnings_array = np.array(earnings)

# Print the arrays
print(prices_array)
print(earnings_array)

Wenn du den obigen Code ausführst, erhältst du das folgende Ergebnis:

[170.12  93.29  55.28 145.3  171.81  59.5  100.5 ]
[ 9.2   5.31  2.41  5.91 15.42  2.51  6.79]

Probiere es selbst aus.

Um mehr über NumPy-Arrays in Python zu erfahren, schau dir dieses Video aus unserem Kurs Einführung in Python für Finanzwesen an.

Dieser Inhalt stammt aus dem DataCamp-Kurs "Introduction to Python for Finance" von Adina Howe.

Schau dir unser Python Numpy Array Tutorial an.