Mảng Python

Kiến thức cơ bản về Mảng

NumPy là gói nền tảng cho tính toán số trong Python, cung cấp một đối tượng mảng mạnh mẽ cùng bộ hàm để làm việc hiệu quả với các mảng này. Các ưu điểm của NumPy gồm:

• Đa chiều: Hỗ trợ nhiều hơn mảng một chiều.

• Phép toán mạnh: Bao gồm thư viện lớn các hàm toán học và thống kê.

• Vector hóa: Cho phép thao tác trên toàn bộ mảng mà không cần vòng lặp tường minh, cải thiện hiệu năng.

• Tích hợp: Hoạt động mượt mà với các thư viện khoa học khác như SciPy, Pandas và Matplotlib.

Hãy bắt đầu tạo một mảng với Numpy. Trước tiên bạn nhập NumPy rồi dùng hàm array() để tạo mảng. Hàm array() nhận một list làm đầu vào.

import numpy

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

# Expected output: [0 1 2 3 4]

Kiểu của my_array là numpy.ndarray.

import numpy

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

# Expected output: <class 'numpy.ndarray'>

Ví dụ về Mảng

Ví dụ tạo Mảng

Trong ví dụ dưới đây, bạn sẽ chuyển một list thành mảng bằng hàm array() của NumPy. Bạn sẽ tạo một list a_list gồm các số nguyên. Sau đó, dùng hàm array() để chuyển nó thành mảng.

import numpy as np

a_list = [1, 2, 3, 4]
print(a_list)

# Expected output: [1, 2, 3, 4]

import numpy as np

a_list = [1, 2, 3, 4]
an_array = np.array(a_list)
print(an_array)

# Expected output: [1 2 3 4]

Ví dụ thao tác với Mảng

Trong ví dụ dưới đây, bạn cộng hai mảng numpy. Kết quả là tổng từng phần tử của cả hai mảng.

import numpy as np

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

print(array_A + array_B)

# Expected output: [5 7 9]

Ví dụ về đánh chỉ mục Mảng

Bạn có thể chọn một phần tử theo chỉ mục trong mảng bằng ký pháp đánh chỉ mục.

import numpy as np

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

# Expected output: Apr

Bạn cũng có thể cắt một dải phần tử bằng ký pháp slicing, chỉ định một khoảng chỉ mục.

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[2:5])

# Expected output: ['March', 'Apr', 'May']

Ví dụ Tương tác: từ List sang Mảng

Trong ví dụ dưới đây, bạn sẽ nhập numpy với bí danh np. Tạo các mảng prices_array và earnings_array từ các list prices và earnings tương ứng. Cuối cùng, in cả hai mảng.

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)

# Expected output:
# [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]

Tự bạn thử.

Để tìm hiểu thêm về mảng NumPy trong Python, vui lòng xem video từ khóa học Nhập môn Python cho Tài chính của chúng tôi.

Nội dung này được trích từ khóa học Nhập môn Python cho Tài chính của DataCamp do Adina Howe biên soạn.

Xem thêm Hướng dẫn Mảng NumPy trong Python.