Hướng dẫn dùng numpy.where python

Sử dụng NumPy trong Python

Để cài đặt numpy nếu bạn có Anaconda chỉ cần gõ conda install numpy hoặc sử dụng tools pip pip install numpy.

Trong ứng dụng python, chúng ta cần khai báo import numpy để có thể bắt đầu sử dụng các hàm của numpy. Vì numpy là thư viện được sử dụng thường xuyên nên nó thường được đặt ngắn thành np import numpy as np np có thể thay thế bằng các từ khác. Tuy nhiên bạn nên đặt là np vì các tài liệu hướng dẫn đều ngầm quy ước như thế.

Làm việc với các thành phần, hàm trong NumPy

1. CÁC THAO TÁC CƠ BẢN VỚI MẢNG

Để lấy được các phần tử trong mảng ta có thể dùng chỉ số và bắt đầu bằng 0

import numpy as np

#Khai báo 1 mảng

a = np.array([1,3,6])

#Lấy giá trị của 1 phần tử

print("Giá trị của phần tử thứ 2 là: ", a[1])

#Kiểu của mảng

print(type(a))

 0

 1

 3

 4

 6

 7

 8

 9

 0

#Khai báo 1 mảng2

#Khai báo 1 mảng3

#Khai báo 1 mảng4

#Khai báo 1 mảng5

#Khai báo 1 mảng6

2. TẠO CÁC DẠNG MẢNG HAY MA TRẬN

import numpy as np

#Khai báo 1 mảng8

#Khai báo 1 mảng9

a = np.array([1,3,6])0

a = np.array([1,3,6])2

a = np.array([1,3,6])3

a = np.array([1,3,6])4

a = np.array([1,3,6])6

a = np.array([1,3,6])7

a = np.array([1,3,6])8

 0

 1

 2

 4

 5

 6

3. PHÉP TÍNH VỚI MA TRẬN

 7

 8

 9

#Lấy giá trị của 1 phần tử0

#Lấy giá trị của 1 phần tử1

#Lấy giá trị của 1 phần tử2

#Lấy giá trị của 1 phần tử3

#Lấy giá trị của 1 phần tử5

#Lấy giá trị của 1 phần tử6

#Lấy giá trị của 1 phần tử7

#Lấy giá trị của 1 phần tử8

print("Giá trị của phần tử thứ 2 là: ", a[1])0

print("Giá trị của phần tử thứ 2 là: ", a[1])1

print("Giá trị của phần tử thứ 2 là: ", a[1])2

print("Giá trị của phần tử thứ 2 là: ", a[1])3

print("Giá trị của phần tử thứ 2 là: ", a[1])5

print("Giá trị của phần tử thứ 2 là: ", a[1])6

print("Giá trị của phần tử thứ 2 là: ", a[1])7

print("Giá trị của phần tử thứ 2 là: ", a[1])8

#Kiểu của mảng0

#Kiểu của mảng1

#Kiểu của mảng2

#Kiểu của mảng3

Kết quả chạy sẽ được như sau:

#Kiểu của mảng4

 #Kiểu của mảng6

 #Kiểu của mảng8

#Kiểu của mảng4

 #Kiểu của mảng6

 #Kiểu của mảng8

print(type(a))4

 print(type(a))6

 print(type(a))8

print(type(a))4

 print(type(a))6

 print(type(a))8

 4

  6

  8

 4

  6

  8

 04

  06

  08

 04

  06

  08

 14

  16

  18

4. HÀM RESHAPE

Sử dụng để tạo hoặc chuyển về dạng mảng khác mà không thay đổi giá trị. Ví dụ đổi mảng 2x3 thành 3x2 như ví dụ dưới đây:

import numpy as np

 20

 21

 22

 21

5. SLICING

Sử dụng để trích xuất các phần tử hay mảng con từ một mảng đã cho

 24

 25

 26

 27

 28 

 29

 30

 28 

 32

 33

 34

6. MAX/MIN

Sử dụng để tính giá trị lớn nhất, nhỏ nhất và tổng theo từng chiều trong mảng sử dụng numpy

import numpy as np

 28 

 37

 38

 39

 40

Trong hình trên thì các cột trong mảng gọi là trục 0, các hàng gọi là trục 1. Sử dụng kí hiệu này chúng ta có thể thực hiện tính tổng theo từng trục trong numpy.

import numpy as np

 42

 43

 44