Как найти сумму модулей в питоне

Решение без явных циклов:

arr = list(map(int, input("Введите список: ").split()))

try:
    first_neg_pos = arr.index(next(filter(lambda x: x < 0, arr)))
    print('Номер первого отриц.:', first_neg_pos+1)
    res = sum(abs(x) for x in arr[first_neg_pos+1:])
    print('Сумма: ', res)
except StopIteration:
    #first_neg_pos = -1
    print('Отрицательных нет')

пример ввода:

Введите список: 1 2 -1 4 -12 10 -3

результат:

Номер первого отриц.: 3
Сумма:  29

Ошибка (логическая) в строке:

d = arr.pop(1)

вместо вашего кода используйте:

arr = list(map(int, input("Введите список: ").split()))

s = 0
neg = -1
for i,n in enumerate(arr):
    if n < 0:
        neg = i
        break

for n in arr[neg+1:]:
    s += abs(n) 

Эта статья посвящена математическим функциям в Python. Для выполнения математических операций необходим модуль math.

Что такое модуль?

В C и C++ есть заголовочные файлы, в которых хранятся функции, переменные классов и так далее. При включении заголовочных файлов в код появляется возможность не писать лишние строки и не использовать одинаковые функции по несколько раз. Аналогично в Python для этого есть модули, которые включают функции, классы, переменные и скомпилированный код. Модуль содержит группу связанных функций, классов и переменных.

Есть три типа модулей в Python:

1. Модули, написанные на Python (.py).
2. Модули, написанные на C и загружаемые динамически (.dll, .pyd, .so, .sl и так далее).
3. Модули, написанные на C, но связанные с интерпретатором.

   import sys
   print(sys.builtin_module_names)
   

   ('_ast', '_bisect', '_codecs', '_codecs_cn', '_codecs_hk', '_codecs_iso2022', 
   '_codecs_jp', '_codecs_kr', '_codecs_tw', '_collections', '_csv', '_datetime', 
   '_functools', '_heapq', '_imp', '_io', '_json', '_locale', '_lsprof', '_md5', 
   '_multibytecodec', '_opcode', '_operator', '_pickle', '_random', '_sha1', 
   '_sha256', '_sha512', '_sre', '_stat', '_string', '_struct', '_symtable', '_thread', 
   '_tracemalloc', '_warnings', '_weakref', '_winapi', 'array', 'atexit', 'audioop', 
   'binascii', 'builtins', 'cmath', 'errno', 'faulthandler', 'gc', 'itertools', 'marshal', 
   'math', 'mmap', 'msvcrt', 'nt', 'parser', 'signal', 'sys', 'time', 'winreg', 
   'xxsubtype', 'zipimport', 'zlib').
   

Для получения списка модулей, написанных на C, но связанных с Python, можно использовать следующий код.

Как видно из списка выше, модуль math написан на C, но связан с интерпретатором. Он содержит математические функции и переменные, о которых дальше и пойдет речь.

Функции представления чисел

ceil() и floor() — целая часть числа

Сeil() и floor() — функции общего назначения. Функция ceil округляет число до ближайшего целого в большую сторону. Функция floor убирает цифры десятичных знаков. Обе принимают десятичное число в качестве аргумента и возвращают целое число.

Пример:

# Импорт модуля math
import math

# Дробный номер
number=8.10

# выводим целую часть числа с округлением к большему
print("Верхний предел 8.10 это:",math.ceil(number))

# выводим целую часть числа с округлением к меньшему
print("Нижний предел 8.10 это:",math.floor(number))

Вывод:

Верхний предел 8.10 это: 9
Нижний предел 8.10 это: 8

Функция fabs() — абсолютное значение

Функция fabs используется для вычисления абсолютного значения числа. Если число содержит любой отрицательный знак (-), то функция убирает его и возвращает положительное дробное число.

Пример:

# Импорт модуля math
import math

number = -8.10
# вывод абсолютного значения числа
print(math.fabs(number))

Вывод:

8.1

factorial() — функция факториала

Эта функция принимает положительное целое число и выводит его факториал.

Пример:

# Импорт модуля math 
import math    

number = 5
# вывод факториала числа
print("факториала числа", math.factorial(number))

Вывод:

факториала числа 120

Примечание: при попытке использовать отрицательное число, возвращается ошибка значения (Value Error).

Пример:

# Импорт модуля math 
import math    

number = -5
# вывод факториала числа
print("факториала числа", math.factorial(number))

Вывод:

ValueError: factorial() not defined for negative values

Функция fmod() — остаток от деления

Функция fmod(x,y) возвращает x % y. Разница в том, что выражение x % y работает только с целыми числами, а эту функцию можно использовать и для чисел с плавающей точкой.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  

print(math.fmod(5,2))  
print(math.fmod(-5,2))  
print(math.fmod(-5.2,2))  
print(math.fmod(5.2,2))  

Вывод:

1.0
-1.0
-1.2000000000000002
1.2000000000000002

Функция frexp()

Эта функция возвращает мантиссу и показатель степени в виде пары (m,n) любого числа x, решая следующее уравнение.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  

print(math.frexp(24.8))

Вывод:

(0.775, 5)

Функция fsum() — точная сумма float

Вычисляет точную сумму значений с плавающей точкой в итерируемом объекте и сумму списка или диапазона данных.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math   
    
# сумма списка
numbers=[.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,8.9]    
print("сумма ", numbers, ":", math.fsum(numbers))    
    
# сумма диапазона    
print("сумма чисел от 1 до 10:", math.fsum(range(1,11)))   

Вывод:

сумма [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 8.9] : 12.5
сумма чисел от 1 до 10: 55.0

Функции возведения в степень и логарифма

Функция exp()

Эта функция принимает один параметр в виде дробного числа и возвращает e^x.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math   
    
print("e в степени 5 ", math.exp(5))
print("e в степени 2.5", math.exp(2.5))  

Вывод:

e в степени 5  148.4131591025766
e в степени 2.5 12.182493960703473

Функция expm1()

Эта функция работает так же, как и exp, но возвращает exp(x)-1. Здесь, expm1 значит exm-m-1, то есть, exp-minus-1.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math   
    
print(math.exp(5)-1)
print(math.expm1(5))

Вывод:

147.4131591025766
147.4131591025766

Функция log() — логарифм числа

Функция log(x[,base]) находит логарифм числа x по основанию e (по умолчанию). base— параметр опциональный. Если нужно вычислить логарифм с определенным основанием, его нужно указать.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  
	  
# логарифм с основанием e
print(math.log(2))  
	  
# логарифм с указанным основанием (2)
print(math.log(64,2)) 

Вывод:

0.6931471805599453
6.0

Функция log1p()

Эта функция похожа на функцию логарифма, но добавляет 1 к x. log1p значит log-1-p, то есть, log-1-plus.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  
	  
print(math.log1p(2))

Вывод:

1.0986122886681098

Функция log10()

Вычисляет логарифм по основанию 10.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  

print(math.log10(1000))

Вывод:

3.0

Функция pow() — степень числа

Используется для нахождение степени числа. Синтаксис функции pow(Base, Power). Она принимает два аргумента: основание и степень.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  

print(math.pow(5,4))

Вывод:

625.0

Функция sqrt() — квадратный корень числа

Эта функция используется для нахождения квадратного корня числа. Она принимает число в качестве аргумента и находит его квадратный корень.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  

print(math.sqrt(256))

Вывод:

16.0

Тригонометрические функции

В Python есть следующие тригонометрические функции.

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  
  
# функция синусы  
print("синус PI/2 :", math.sin(math.pi/2))  
# функция косинуса  
print("косинус 0 :", math.cos(0))  
# функция тангенса  
print("тангенс PI/4 :", math.tan(math.pi/4))  
  
print()  
  
# функция арксинуса
print("арксинус 0 :", math.acos(0))  
# функция арккосинуса
print("арккосинус 1 :", math.acos(1))  
# функция арктангенса 
print("арктангенс 0.5 :", math.atan(0.5))  
  
print()  
  
# функция гиперболического синуса
print("гиперболический синус 1 :", math.sinh(1))  
# функция гиперболического косинуса
print("гиперболический косинус 0 :", math.cos(0))  
# функция гиперболического тангенса
print("гиперболический тангенс 1 :", math.tan(1))  
  
print()  
  
# функция обратного гиперболического синуса  
print("обратный гиперболический синус 1 :", math.acosh(1))  
# функция обратного гиперболического косинуса
print("обратный гиперболический косинус 1 :", math.acosh(1))  
# функция обратного гиперболического тангенса 
print("обратный гиперболический тангенс 0.5 :", math.atanh(0.5))  

Вывод:

синус PI/2 : 1.0
косинус 0 : 1.0
тангенс PI/4 : 0.9999999999999999

арксинус 0 : 1.5707963267948966
арккосинус 1 : 0.0
арктангенс 0.5 : 0.4636476090008061

гиперболический синус 1 : 1.1752011936438014
гиперболический косинус 0 : 1.0
гиперболический тангенс 1 : 1.5574077246549023

обратный гиперболический синус 1 : 0.0
обратный гиперболический косинус 1 : 0.0
обратный гиперболический тангенс 0.5 : 0.5493061443340549

Функция преобразования углов

Эти функции преобразуют угол. В математике углы можно записывать двумя способами: угол и радиан. Есть две функции в Python, которые конвертируют градусы в радиан и обратно.

• degrees(): конвертирует радиан в градусы;
• radians(): конвертирует градус в радианы;

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  

print(math.degrees(1.57))
print(math.radians(90))

Вывод:

89.95437383553924
1.5707963267948966

Математические константы

В Python есть две математические константы: pi и e.

1. pi: это математическая константа со значением 3.1416..
2. e: это математическая константа со значением 2.7183..

Пример:

# Импорт модуля math  
import math  

# вывод значения PI
print("значение PI", math.pi)

# вывод значения e
print("значение e", math.e)

Вывод:

значение PI 3.141592653589793
значение e 2.718281828459045

Давайте рассмотрим библиотеки math и numpy для решения математических задач.

Важное уточнение: количество функций и внутренних модулей во многих библиотеках не позволяет рассмотреть их полностью в одной главе. Поэтому при изучении библиотек мы будем рассматривать лишь некоторые их возможности, а более подробную информацию вы сможете найти в документации. Ссылка на документацию будет в конце главы.

Библиотека math

Библиотека math является стандартной в Python и содержит много полезных математических функций и констант. Официальная документация Python выделяет следующие виды функций этого модуля:

• Функции теории чисел и функции представления. Рассмотрим некоторые из них:

  • math.comb(n, k) — возвращает количество сочетаний из n элементов по k элементам без повторений и без учёта порядка. Определим, сколькими способами можно выбрать 3 объекта из множества в 12 объектов (порядок не важен):

    import math
    
    print(math.comb(12, 3))  # 220
    

  • math.factorial(x) — возвращает факториал целого неотрицательного числа x:

    print(math.factorial(5))  # 120
    

  • math.gcd(*integers) — возвращает наибольший общий делитель (НОД) для чисел-аргументов. Возможность определения НОДа для более чем двух чисел появилась в Python версии 3.9:

    print(math.gcd(120, 210, 360))  # 30
    

  • math.lcm(*integers) — возвращает наименьшее общее кратное (НОК) для чисел-аргументов. Функция появилась в Python версии 3.9:

    print(math.lcm(10, 20, 30, 40))  # 120
    

  • math.perm(n, k=None) — возвращает количество размещений из n элементов по k элементам без повторений и с учётом порядка. Если значение аргумента k не задано, то возвращается количество перестановок множества из n элементов:

    print(math.perm(4, 2))  # 12
    print(math.perm(4))  # 24
    

  • math.prod(iterable, start=1) — возвращает произведение элементов итерируемого объекта iterable. Если iterable пустой, то возвращается значение именованного аргумента start:

    print(math.prod(range(10, 21)))  # 6704425728000
    

• Степенные и логарифмические функции. Некоторые из функций:

  • math.exp(x) — возвращает значение экспоненциальной функции e^x:

    print(math.exp(3.5))  # 33.11545195869231
    

  • math.log(x, base) — возвращает значение логарифма от x по основанию base. Если значение аргумента base не задано, то вычисляется натуральный логарифм. Вычисление производится по формуле log(x) / log(base):

    print(math.log(10))  # 2.302585092994046
    print(math.log(10, 2))  # 3.3219280948873626
    

  • math.pow(x, y) — возвращает значение x в степени y. В отличие от операции **, происходит преобразование обоих аргументов в вещественные числа:

    print(math.pow(2, 10))  # 1024.0
    print(math.pow(4.5, 3.7))  # 261.1477575641718
    

• Тригонометрические функции. Доступны функции синус (sin(x)), косинус (cos(x)), тангенс (tan(x)), арксинус (asin(x)), арккосинус (acos(x)), арктангенс (atan(x)). Обратите внимание: угол задаётся и возвращается в радианах. Имеются особенные функции:

  • math.dist(p, q) — возвращает Евклидово расстояние между точками p и q, заданными как итерируемые объекты одной длины:

    print(math.dist((0, 0, 0), (1, 1, 1)))  # 1.7320508075688772
    

  • math.hypot(*coordinates) — возвращает длину многомерного вектора с координатами, заданными в позиционных аргументах coordinates, и началом в центре системы координат. Для двумерной системы координат функция возвращает длину гипотенузы прямоугольного треугольника по теореме Пифагора:

    print(math.hypot(1, 1, 1))  # 1.7320508075688772
    print(math.hypot(3, 4))  # 5.0
    

• Функции преобразования угла. Доступны функции:

  • math.degrees(x) — преобразует угол из радианов в градусы:

    print(round(math.sin(math.radians(30)), 1))  # 0.5
    

  • math.radians(x) — преобразует угол из градусов в радианы.

    print(round(math.degrees(math.asin(0.5)), 1))  # 30.0
    

• Гиперболические функции. Доступны функции acosh(x), asinh(x), atanh(x), cosh(x), sinh(x), tanh(x).

• Специальные функции. Среди специальных функций интерес представляет Гамма-функция. Она описывает гладкую непрерывную функцию f(x) = (x — 1)!, график которой проходит через точки, соответствующие значениям функции факториала для целых чисел. Другими словами, гамма-функция интерполирует значения факториала для вещественных чисел:

  print(math.gamma(3))  # 2.0
  print(math.gamma(3.5))  # 3.323350970447842
  print(math.gamma(4))  # 6.0
  

В библиотеке math можно воспользоваться значениями числа пи (math.pi) и экспоненты (math.e).

Библиотека numpy

Язык программирования Python удобен для быстрого создания программ с целью проверки какой-либо идеи. Однако зачастую его используют и в решении научных задач, а также при анализе больших данных и машинном обучении.
Возникает вопрос: каким образом может быстро обрабатывать много данных интерпретируемая, а не скомпилированная программа?
Оказывается, что в решении некоторых математических задач программы на Python могут быть такими же быстрыми, как и программы, созданные на компилируемых языках.

Существенную прибавку в скорости обеспечивает библиотека numpy (Numerical Python, читается как «нампАй»). Библиотека numpy частично написана на языках С и «Фортран», благодаря чему и работает быстро. Таким образом, numpy сочетает в себе вычислительную мощность языков С и «Фортран» и простоту синтаксиса Python.

Библиотека numpy является нестандартной библиотекой.

Нестандартные модули можно установить в Python несколькими способами. Мы рассмотрим самый простой — установку из репозитория PyPI (Python Package Index). Репозиторий — коллекция дополнительных библиотек для Python, хранящаяся на сервере. В настоящий момент количество библиотек в репозитории составляет более 400 тысяч.

Для установки библиотек из репозитория необходимо подключение к сети Интернет, а далее нужно выполнить команду в консоли (терминале):

pip install <название библиотеки>

Установим библиотеку numpy командой:

pip install numpy

После ввода команды начнётся загрузка установочного пакета и дополнительных библиотек, от которых зависит numpy. Затем начнётся процесс установки. Если установка пройдёт успешно, то вы увидите вывод в командной строке:

Successfully installed numpy

Для импорта numpy обычно используют следующий код:

import numpy as np

В программе мы сможем обращаться к numpy по новому имени — np. Это упростит чтение кода. Такой импорт широко используется сообществом программистов, поэтому стоит его придерживаться, чтобы ваш код был понятен каждому.

Библиотека numpy работает с объектами-массивами, которые способны хранить много значений и быть многомерными. При этом, в отличие от списков, массивы могут хранить только значения одного типа. За счёт этого массивы в numpy занимают меньше памяти и работают быстрее, чем списки.

Создать массив можно разными способами. Один из них — использовать функцию array() для преобразования списка в массив. Для доступа к элементам массива необходимо указать индекс элемента в квадратных скобках. Индексация начинается с нуля:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
print(f"a[0] = {a[0]}")
print(f"b[0] = {b[0]}")

Вывод программы:

a[0] = 1
b[0] = [1 2]

В нашем примере массив a имеет размерность, равную 1. Размерность массива b равна 2. В терминологии numpy массив a имеет одну ось (термин «axis» из документации) длиной четыре элемента, а массив b имеет две оси: первая имеет длину 4, а длина второй оси равна 2.

Массивы numpy являются объектами класса ndarray. Наиболее важными атрибутами класса ndarray являются:

• ndarray.ndim — размерность (количество осей) массива;
• ndarray.shape — кортеж, значения которого содержат количество элементов по каждой из осей массива;
• ndarray.size — общее количество элементов массива;
• ndarray.dtype — объект, описывающий тип данных элементов массива;
• ndarray.itemsize — размер памяти в байтах, занимаемый одним элементом массива.

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
print(f"a.ndim = {a.ndim}, a.shape = {a.shape}, a.size = {a.size}, a.dtype = {a.dtype}")

Вывод программы:

a.ndim = 2, a.shape = (4, 2), a.size = 8, a.dtype = int32

Встроенные в numpy типы данных аналогичны типам данных в языке программирования С. Например, в предыдущем примере мы создали массив со значениями типа int32, то есть целые числа со знаком (отрицательные и положительные) и размером занимаемой памяти 32 бита. Из ограничения в размере памяти для типов данных в numpy следует то, что массивы каждого типа данных могут хранить значения из определённого диапазона. Например, для int32 этот числовой диапазон составляет от -2 147 483 648 до 2 147 483 647.

Покажем на примере, что произойдёт, если попытаться записать значение не из диапазона для типа данных. Для этого создадим массив типа uint8 — целые числа без знака размером 8 бит. Диапазон значений для этого типа от 0 до 255. Тип данных можно указать через именованный аргумент dtype при создании массива:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3], dtype="uint8")
a[0] = 256
print(a)

Вывод программы:

[0 2 3]

Значение элемента не вышло за пределы диапазона, а было взято с его начала.

В numpy существуют и другие встроенные типы данных. С ними можно ознакомиться в документации.

При создании массива без указания его типа в аргументе dtype библиотека numpy попытается привести его к тому типу данных, который сможет хранить все значения исходной коллекции.

Рассмотрим пример:

import numpy as np

a = np.array([1, 2.5, 3])
print(a)
print(a.dtype)
b = np.array(['text', 1, 2.5])
print(b)
print(b.dtype)

Вывод программы:

[1.  2.5 3. ]
float64
['text' '1' '2.5']
<U32

В примере для массива a был выбран тип данных float64, так как исходный список содержит вещественное число. Для массива b был выбран тип данных <U32, который может хранить строки в кодировке Unicode длиной 32 символа. Такой тип данных был выбран, поскольку в исходной коллекции есть элемент-строка.

Для создания массива из нулей используется функция np.zeros(), которая принимает кортеж с количеством чисел, соответствующим количеству осей массива, а значения в кортеже — количество элементов по каждой из осей.

import numpy as np

a = np.zeros((4, 3))
print(a)
print()
a = np.zeros((4, 3), dtype="int32")
print(a)

Вывод программы:

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

[[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]

Функция np.ones() создаёт массив аналогично функции np.zeros(), только из элементов-единиц.

import numpy as np

a = np.ones((4, 3))
print(a)

Вывод программы:

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

Функция np.eye() создаёт единичную матрицу, то есть массив с единицами на главной диагонали и нулевыми остальными элементами:

import numpy as np

a = np.eye(5, 5, dtype="int8")
print(a)

Вывод программы:

[[1 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0]
 [0 0 1 0 0]
 [0 0 0 1 0]
 [0 0 0 0 1]]

Для создания массива, заполненного значениями из диапазона, используется функция np.arange(). Эта функция похожа на стандартную функцию range(), но возвращает массив и может создавать диапазон значений из вещественных чисел.

import numpy as np

a = np.arange(1, 10)
print(a)
print()
a = np.arange(1, 5, 0.4)
print(a)

Вывод программы:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

[1.  1.4 1.8 2.2 2.6 3.  3.4 3.8 4.2 4.6]

Функция np.linspace() создаёт массив из заданного количества вещественных равномерно распределённых значений из указанного диапазона.

import numpy as np

a = np.linspace(1, 5, 10)  # задаётся начало, конец диапазона и количество значений
print(a)

Вывод программы:

[1.         1.44444444 1.88888889 2.33333333 2.77777778 3.22222222
 3.66666667 4.11111111 4.55555556 5.        ]

Для изменения размерности массива используется функция reshape(). Она принимает кортеж, значения которого задают новые размеры массива по осям. Функция reshape() возвращает новый массив. Обратите внимание: при изменении размерности количество элементов в массиве не должно измениться.

import numpy as np

a = np.zeros((4, 3), dtype="uint8")
print(a)
print()
a = a.reshape((2, 6))
print(a)

Вывод программы:

[[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]

[[0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]]

Метод resize() меняет размерность исходного массива:

import numpy as np

a = np.zeros((4, 3), dtype="uint8")
print(a)
print()
a.resize((2, 2, 3))
print(a)

Вывод программы:

[[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]

[[[0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[0 0 0]
  [0 0 0]]]

Если при изменении размерности в функции reshape() указать значение -1 по одной или нескольким осям, то значения размерности рассчитаются автоматически:

import numpy as np

a = np.zeros((4, 3), dtype="uint8")
print(a)
print()
a = a.reshape((2, 3, -1))
print(a)

Вывод программы:

[[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]

[[[0 0]
  [0 0]
  [0 0]]

 [[0 0]
  [0 0]
  [0 0]]]

Для работы с массивами доступны все стандартные арифметические операции, а также тригонометрические, экспоненциальная и другие функции. Выполнение математических операций над массивами происходит поэлементно. Размерность массивов должна совпадать при выполнении этих операций. Применение некоторых из операций приведено в примере:

import numpy as np

a = np.array([9, 8, 7])
b = np.array([1, 2, 3])
print(a + b)
print(a - b)
print(a * b)
print(a / b)

Вывод программы:

[10 10 10]
[8 6 4]
[ 9 16 21]
[9.         4.         2.33333333]

Для умножения матриц используется операция @ или функция dot:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])
b = np.array([[0, 0, 1],
              [0, 1, 0],
              [1, 0, 0]])
print(a @ b)

Вывод программы:

[[3 2 1]
 [6 5 4]
 [9 8 7]]

Матрицы можно транспонировать функцией transpose() и поворачивать функцией rot90(). При повороте можно указать направление поворота вторым аргументом:

import numpy as np

a = np.arange(1, 13).reshape(4, 3)
print(a)
print("Транспонирование")
print(a.transpose())
print("Поворот вправо")
print(np.rot90(a))
print("Поворот влево")
print(np.rot90(a, -1))

Вывод программы:

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]
Транспонирование
[[ 1  4  7 10]
 [ 2  5  8 11]
 [ 3  6  9 12]]
Поворот вправо
[[ 3  6  9 12]
 [ 2  5  8 11]
 [ 1  4  7 10]]
Поворот влево
[[10  7  4  1]
 [11  8  5  2]
 [12  9  6  3]]

Функции вычисления суммы элементов массива, поиска минимального и максимального элементов и многие другие по умолчанию работают для всех элементов массива, не учитывая размерность:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],
             [4, 5, 6],
             [7, 8, 9]])
print(a.sum())
print(a.min())
print(a.max())

Вывод программы:

45
1
9

Дополнительно в указанных функциях можно указать номер оси (индексация с 0), на которой будет работать функция:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])
print(a.sum(axis=0))  # сумма чисел в каждом столбце
print(a.sum(axis=1))  # сумма чисел в каждой строке
print(a.min(axis=0))  # минимум по столбцам
print(a.max(axis=1))  # максимум по строкам

Вывод программы:

[12 15 18]
[ 6 15 24]
[1 2 3]
[3 6 9]

В массивах можно брать срез. Для одномерных массивов эта операция аналогична стандартному срезу в Python. Для многомерного массива можно задавать диапазон среза отдельно для каждой оси. Таким образом, можно взять срез отдельной части матрицы, указав, какие строки и столбцы должны попасть в срез:

import numpy as np

a = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
print(a)
print()
print(a[:2, 2:])
print()
print(a[:, ::2])

Вывод программы:

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

[[3 4]
 [7 8]]

[[ 1  3]
 [ 5  7]
 [ 9 11]]

В цикле for можно пройти по элементам первой оси массива:

import numpy as np

a = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
print(a)
for row in a:
    print(row)

Вывод программы:

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

[1 2 3 4]
[5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]

Для линеаризации многомерного массива можно использовать атрибут flat, который является итератором, возвращающим последовательно значения массива:

import numpy as np

a = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
print(a)
print()
print("; ".join(str(el) for el in a.flat))

Вывод программы:

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10; 11; 12

Покажем на примере различие в скорости работы массивов и списков. Посчитаем сумму квадратных корней первых 10⁷ чисел.

import numpy as np
from time import time

t = time()
print(f"Результат итератора: {sum(x ** 0.5 for x in range(10 ** 7))}.")
print(f"{time() - t} с.")
t = time()
print(f"Результат numpy: {np.sqrt(np.arange(10 ** 7)).sum()}.")
print(f"{time() - t} с.")

Вывод программы:

Результат итератора: 21081849486.439312.
1.7823209762573242 с.
Результат numpy: 21081849486.442448.
0.05197310447692871 с.

Библиотека numpy решила задачу в 30 раз быстрее, чем итератор.

За счёт скорости работы и удобной обработки массивов библиотека numpy используется для расчётов во многих других библиотеках. С одной из них мы поработаем в следующей главе.

Ещё по теме

Для более детального изучения библиотеки numpy рекомендуем почитать документацию.