{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Fyrirlestur 6\n", "\n", "Dagsetning: 9. febrúar\n", "\n", "Python uppsetning" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "import numpy as np" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Skoðum einfalda vigra, vigrar eru af taginu `ndarray`" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "a = np.arange(1,10)\n", "print(a)\n", "print(type(a))\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Hver `ndarray` hlutur hefur nokkra eiginleika\n", "\n", "- `ndarray.ndim`\n", "Fjöldi vídda, 1 fyrir vigra, 2 fyrir fylki\n", "- `ndarray.shape`\n", "Stærðin á fylkinu sem `tuple`, fyrsta stak fyrir fyrstu vídd o.s.frv\n", "Lengdin á svarinu er `ndim`.\n", "- `ndarray.size`\n", "Fjöldi staka, jafnt margfeldi allra staka í `shape`\n", "- `ndarray.dtype`\n", "Tagið á gildunum\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "print(a.ndim)\n", "print(a.shape)\n", "print(a.size)\n", "print(a.dtype)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Nýir vigrar\n", "Við getum búið til nýja vigra úr listum með `array` fallinu" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "a = np.array([0,-1,5,2.0])\n", "print(a)\n", "print(type(a))" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "a = np.array([1,2,3])\n", "print(a)\n", "print(a.dtype)\n", "b = np.array(a,dtype=float) # sömu gildi, nema float64\n", "print(b)\n", "print(b.dtype)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Mikilvægir vigrar\n", "Höfum sérföll eins og `zeros`, `ones`" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "a = np.ones(4)\n", "b = np.zeros(4)\n", "print(a)\n", "print(b)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Fallið `linspace` er gott til að búa til punkta á bili með föstum fjölda. `arange` fallið getur búið til mislanga vigra" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "n = 10\n", "a = np.linspace(1/3.0,10/3.0,n)\n", "print(a)\n", "print(len(a)) # len skilar lengdinni líka\n", "b = np.arange(1/3.0,10/3.0, (3.0/(n-1)))\n", "print(b)\n", "print(len(b)) # síðasta talan varð ekki með :(" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Einfaldar aðgerðir\n", "Reikniaðgerðirnar + og - gera það sem við höldum að þær gera, líka margföldun með tölu" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false, "scrolled": true }, "outputs": [], "source": [ "a = np.array([0,3,1])\n", "b = np.array([1,-2,-5])\n", "\n", "print('a+b =',a+b)\n", "print('a-b =',a-b)\n", "\n", "a += b # breytir a\n", "print('a = ',a)\n", "c = 2*a\n", "print('c = ',c)\n", "d = 2*a + 3*b\n", "print('d = ',d)\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## slicing\n", "Sömu reglur og fyrir lista og strengi\n", "\n", "- `a[0]` - fyrsta stakið\n", "- `a[:]` - allur vigurinn\n", "- `a[:i]` - i fyrstu stök\n", "- `a[i:]` - allt nema i fyrstu\n", "- `a[i:j]` - frá i til j-1, j ekki með\n", "- `a[i:j:k]` - k-ta hvert stak frá i og minna en j\n", "- `a[-1]` - síðasta stak\n", "\n", "Þegar við fjöllum um fylki þá verða reglurnar svipaðar en örlítið flóknari\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Innfeldi\n", "\n", "Innfeldi er reiknað milli tveggja vigra með `dot` fallinu, athugið að útkoman verður alltaf tala, ekki vigur." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "a = np.array([0.0,1,-1,2,6])\n", "b = np.array([1.0,1,5,3,-1])\n", "print('a = ',a)\n", "print('b = ',b)\n", "print('a^Tb = ',np.dot(a,b))\n", "dp = np.dot(a,b)\n", "print(type(dp))\n", "# " ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Staflaðir vigrar\n", "\n", "Við getum staflað upp vigrum til að búa til lengri vigra með `hstack` fallinu, " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "print(a)\n", "print(b)\n", "print(np.hstack((a,b))) # athugið inntakið er tuple eða listi\n", "print(np.hstack([a,b]))\n", "#print(np.hstack(a,b)) -- virkar ekki" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "print(np.hstack((np.zeros(5),np.ones(3),np.zeros(5))))" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Fallið `vstack` virkar á svipaðan hátt, en allir vigrar verða að vera jafnstórir og vigrunum er staflað \"ofan á hvern annan\" í fylki, þ.e. vigrarnir verða raðirnar í fylkinu" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false, "scrolled": true }, "outputs": [], "source": [ "X = np.vstack((np.zeros(5),np.ones(5)))\n", "print(X)\n", "print(type(X))\n", "print('ndim =',X.ndim)\n", "print('shape =',X.shape)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Fallið `column_stack` staflar vigrunum upp í dálka í fylki, \"hlið við hlið\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": false }, "outputs": [], "source": [ "Y = np.column_stack((np.zeros(5),np.ones(5)))\n", "print(Y)\n", "print(type(Y))\n", "print('ndim =',Y.ndim)\n", "print('shape =',Y.shape)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.5.1" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 0 }