NumPy Basics — Arrays

01

Array creation

⏱ ১৫ মিনিট

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.zeros((2, 3))
print(a.shape)

02

⏱ ২০ মিনিট

arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(arr[0, 1:3])
print(arr[:, 0])

03

⏱ ১৫ মিনিট

NumPy vs Python list?

NumPy = fast vectorized ops, homogeneous dtype

04

⏱ ১০ মিনিট

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
z = np.zeros((2, 3))
r = np.arange(0, 10, 2)
print(a.shape, a.dtype)

05

⏱ ১০ মিনিট

arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
arr[1, 2]      # scalar
arr[:, 0]      # first column
arr[arr > 5]   # boolean mask

06

⏱ ১০ মিনিট

ndarray vs list?

ndarray homogeneous, vectorized, memory efficient

shape (3,4) মানে?

৩ row, ৪ column

np.arange vs np.linspace?

arange step-based; linspace fixed count evenly spaced