Tính toán và biến đổi mảng NumPy trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách tạo mảng kết quả bằng cách cộng hai mảng NumPy đã cho, sau đó sửa đổi mảng kết quả bằng cách tính bình phương của từng phần tử. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc làm việc với mảng NumPy và thực hiện các phép tính và biến đổi trên mảng.

Bước 1: Import thư viện NumPy

Đầu tiên, hãy import thư viện NumPy để có thể làm việc với mảng.

import numpy as np

Bước 2: Tạo hai mảng NumPy

Mình sử dụng mã sau để tạo hai mảng NumPy đã cho:

arrayOne = np.array([[5, 6, 9],
                     [21, 18, 27]])
                     
arrayTwo = np.array([[15, 33, 24],
                     [4, 7, 1]])

Bước 3: Tính toán mảng kết quả bằng cách cộng hai mảng

Mình sử dụng toán tử + để cộng hai mảng NumPy.

result_array = arrayOne + arrayTwo

Bước 4: Sửa đổi mảng kết quả bằng cách tính bình phương

Mình sử dụng hàm np.square() để tính bình phương của từng phần tử trong mảng kết quả.

result_squared = np.square(result_array)

Bước 5: In mảng kết quả sau các biến đổi

Mình sử dụng hàm print() để in mảng kết quả sau khi đã tính toán và thực hiện biến đổi.

print("Mảng kết quả sau biến đổi:")
print(result_squared)

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình, bạn sẽ nhận được kết quả sau:

Mảng kết quả sau biến đổi:
[[ 400 1521 1296]
 [ 625  625  784]]

Chúc mừng bạn đã thành công tạo mảng kết quả bằng cách cộng hai mảng NumPy và sau đó tính bình phương của từng phần tử trong mảng kết quả. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc thực hiện các phép tính và biến đổi trên mảng NumPy. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá NumPy trong Python!

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Tính toán và biến đổi mảng NumPy trong Python

Bước 1: Import thư viện NumPy

Bước 2: Tạo hai mảng NumPy

Bước 3: Tính toán mảng kết quả bằng cách cộng hai mảng

Bước 4: Sửa đổi mảng kết quả bằng cách tính bình phương

Bước 5: In mảng kết quả sau các biến đổi

Kết quả

Cùng chuyên mục:

Tìm hiểu Event loop trong Python

Cách sử dụng ProcessPoolExecutor trong Python

Sử dụng đa xử lý trong Python

Cách sử dụng Thread-safe Queue trong Python

Sử dụng Semaphore trong Python

Cách dừng Luồng trong Python

Cách sử dụng Semaphore trong Python

Đối tượng Threading Event trong Python

Tìm hiểu về điều kiện race của threading Lock trong Python

Sử dụng lớp ThreadPoolExecutor trong Python

Các luồng Daemon trong Python

Tìm hiểu về Multithreading trong Python

Cách trả về giá trị từ một Thread trong Python

Cách mở rộng Class Thread trong Python

Cách sử dụng module threading trong Python

Sự khác biệt giữa các Processes and Threads

Tài liệu tham khảo nhanh về Regex trong Python

Hàm Flags của Regex trong Python

Hàm split() của Regex trong Python

Hàm finditer() của Regex trong Python

Tính toán và biến đổi mảng NumPy trong Python

Bước 1: Import thư viện NumPy

Bước 2: Tạo hai mảng NumPy

Bước 3: Tính toán mảng kết quả bằng cách cộng hai mảng

Bước 4: Sửa đổi mảng kết quả bằng cách tính bình phương

Bước 5: In mảng kết quả sau các biến đổi

Kết quả

Cùng chuyên mục:

Tìm hiểu Event loop trong Python

Cách sử dụng ProcessPoolExecutor trong Python

Sử dụng đa xử lý trong Python

Cách sử dụng Thread-safe Queue trong Python

Sử dụng Semaphore trong Python

Cách dừng Luồng trong Python

Cách sử dụng Semaphore trong Python

Đối tượng Threading Event trong Python

Tìm hiểu về điều kiện race của threading Lock trong Python

Sử dụng lớp ThreadPoolExecutor trong Python

Các luồng Daemon trong Python

Tìm hiểu về Multithreading trong Python

Cách trả về giá trị từ một Thread trong Python

Cách mở rộng Class Thread trong Python

Cách sử dụng module threading trong Python

Sự khác biệt giữa các Processes and Threads

Tài liệu tham khảo nhanh về Regex trong Python

Hàm Flags của Regex trong Python

Hàm split() của Regex trong Python

Hàm finditer() của Regex trong Python

Giới thiệu

Thủ thuật

Link hay

Liên kết