Sử dụng hàm array để tạo mảng

Để tạo một mảng đa chiều, chúng ta có thể sử dụng hàm array trong module numpy. Mỗi phần tử của danh sách đầu vào sẽ trở thành một hàng trong mảng hai chiều.

Hàm array có cú pháp như sau:

numpy.array(obj, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)

Ví dụ về việc tạo mảng 1D và 2D:

import numpy as np

mang_1d = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(mang_1d)
print('Kích thước:', mang_1d.shape)

mang_2d = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])
print(mang_2d)
print('Kích thước:', mang_2d.shape)

Sử dụng tham số dtype và ndmin:

# Tạo mảng kiểu phức
mang_cp = np.array([10, 20, 30], dtype=complex)
print(mang_cp)

# Tạo mảng với kích thước tối thiểu là 3
mang_ndmin = np.array([10, 20, 30], ndmin=3)
print(mang_ndmin)

Sử dụng hàm arange để tạo mảng

Hàm arange tạo ra một mảng với các giá trị nằm trong khoảng xác định. Cú pháp như sau:

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

Ví dụ:

import numpy as np

mang_ar1 = np.arange(1, 10, dtype=int)
print('mang_ar1:', mang_ar1)

mang_ar2 = np.arange(1, 10, 2, dtype=float)
print('mang_ar2:', mang_ar2)

Tạo mảng 2D bằng cách kết hợp array và arange:

mang_ar2d = np.array([np.arange(1, 4), np.arange(4, 7)])
print(mang_ar2d)
print('Kích thước:', mang_ar2d.shape)

Sử dụng hàm random để tạo mảng

Các hàm trong module random của numpy giúp tạo ra các mảng chứa các giá trị ngẫu nhiên.

Ví dụ:

import numpy as np

arr_rd1 = np.random.random(size=(3, 5))
print('arr_rd1:', arr_rd1)

arr_rd2 = np.random.randint(3, 10, size=(3, 5))
print('arr_rd2:', arr_rd2)

Các phương thức khác để tạo mảng

Hàm zeros

Tạo một mảng với tất cả các phần tử bằng 0.

import numpy as np

arr_z1 = np.zeros((3, 5))
print('arr_z1:', arr_z1)

Hàm ones

Tạo một mảng với tất cả các phần tử bằng 1.

import numpy as np

arr_o1 = np.ones((3, 5))
print('arr_o1:', arr_o1)

Hàm empty

Tạo một mảng không khởi tạo giá trị.

import numpy as np

arr_e1 = np.empty((3, 5))
print(arr_e1)

Hàm linspace

Tạo một mảng với các phần tử là một cấp số cộng.

import numpy as np

arr_l1 = np.linspace(2, 20, 10)
print('arr_l1:', arr_l1)

Hàm logspace

Tạo một mảng với các phần tử là một cấp số nhân.

import numpy as np

arr_log1 = np.logspace(2, 20, 10, base=2)
print(arr_log1)

Thuộc tính của đối tượng ndarray

Một số thuộc tính quan trọng của đối tượng ndarray bao gồm:

Ví dụ:

import numpy as np

arr_ex1 = np.random.randn(4, 5)
print('ndim:', arr_ex1.ndim)
print('shape:', arr_ex1.shape)
print('dtype:', arr_ex1.dtype)