{"id":129,"date":"2023-01-23T08:00:00","date_gmt":"2023-01-23T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/?p=129"},"modified":"2023-04-02T13:31:46","modified_gmt":"2023-04-02T16:31:46","slug":"criando-matrizes-numpy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/criando-matrizes-numpy\/","title":{"rendered":"Criando matrizes NumPy"},"content":{"rendered":"\n<p>NumPy, (Numerical Python) \u00e9 uma biblioteca de c\u00f3digo aberto, sendo um pacote fundamental amplamente utilizado para computa\u00e7\u00e3o num\u00e9rica e cient\u00edfica de alto desempenho e velocidade em Python, conforme j\u00e1 mencionado em artigos anteriores.<\/p>\n\n\n\n<p>A biblioteca NumPy \u00e9 escrito em linguagem C \u00e9 a implementa\u00e7\u00e3o mais usada de uma estrutura de dados de array em Python, fornecendo um tipo de array de alto desempenho chamado ndarray.<\/p>\n\n\n\n<p>O Numpy trabalha com um objeto de matriz N-dimensional particularmente poderoso chamado ndarray (N-Dimensional Array \/ Array of N Dimensions) e possui v\u00e1rias fun\u00e7\u00f5es e m\u00e9todos para manipul\u00e1-lo.<\/p>\n\n\n\n<p>Muitas das bibliotecas mais populares e importantes s\u00e3o baseadas em NumPy, como SciPy (para computa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica), Pandas (an\u00e1lise de dados), OpenCV, Scikit-learn e Keras e centenas de outros bibliotecas em Python que utiliza o NumPy como base.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Criando um objeto ndarray Numpy<\/h2>\n\n\n\n<p>NumPy \u00e9 usado para manipular matrizes. O objeto array em NumPy \u00e9 chamado <code><strong>ndarray<\/strong><\/code>.<\/p>\n\n\n\n<p>Podemos criar um objeto <code><strong>ndarray<\/strong><\/code> NumPy usando a fun\u00e7\u00e3o <code><strong>array()<\/strong><\/code>, na qual a fun\u00e7\u00e3o <strong>type()<\/strong> \u00e9 a fun\u00e7\u00e3o interna do Python que nos informa o tipo do objeto passado para ela.<\/p>\n\n\n\n<p>Veja o c\u00f3digo abaixo para mais detalhes.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code><strong>import numpy as np\nvetor = np.array(&#91;1, 2, 3, 4, 5])\nprint(<strong>vetor<\/strong>)\nprint(type(<strong>vetor<\/strong>))<\/strong><\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>O resultado do c\u00f3digo pode ser observado abaixo.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\"><strong>[1 2 3 4 5]\n&lt;class 'numpy.ndarray'&gt;<\/strong><\/pre>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dimens\u00f5es em matrizes de forma descomplicada<\/h2>\n\n\n\n<p>As dimens\u00f5es na matriz s\u00e3o a profundeza da matriz (arrays aninhados), onde arrays aninhados s\u00e3o arrays cujos elementos s\u00e3o arrays.<\/p>\n\n\n\n<p>Vamos dar uma olhada em algumas das dimens\u00f5es em arrays.<\/p>\n\n\n\n<p>Abaixo, vemos um exemplo de c\u00f3digo NumPy para matrizes 0-D ou 0-dimensionais.<\/p>\n\n\n\n<p>Uma matriz 0-D ou escalar \u00e9 um elemento da matriz, cada valor na matriz \u00e9 uma matriz de dimens\u00e3o zero.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code><strong>import numpy as np\n<strong>vetor<\/strong> = np.array(42)\nprint(<strong>vetor<\/strong>)<\/strong><\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Uma matriz com matrizes de dimens\u00e3o zero como elemento \u00e9 chamada de matriz unidimensional ou um dimens\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta \u00e9 a matriz mais geral e b\u00e1sica. <\/p>\n\n\n\n<p>Veja o c\u00f3digo abaixo:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code><strong>import numpy as np\n<strong>vetor<\/strong> = np.array(&#91;1, 2, 3, 4, 5])\nprint(<strong>vetor<\/strong>)<\/strong><\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Uma matriz que consiste em matrizes unidimensionais como elementos \u00e9 chamada de matriz bidimensional.<\/p>\n\n\n\n<p>Estes s\u00e3o frequentemente usados para representar matrizes ou tensores de 2\u00aa ordem.<\/p>\n\n\n\n<p>Veja o c\u00f3digo abaixo:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code><strong>import numpy as np\n<strong>vetor<\/strong> = np.array(&#91;&#91;1, 2, 3], &#91;4, 5, 6]])\nprint(<strong>vetor<\/strong>)<\/strong><\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Uma matriz que possui matrizes 2-D (matrizes) como seus elementos \u00e9 chamada de matriz 3-D.<\/p>\n\n\n\n<p>Estes s\u00e3o frequentemente usados para representar um tensor de 3\u00aa ordem.<\/p>\n\n\n\n<p>Veja o c\u00f3digo abaixo<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code><strong>import numpy as np\n<strong>vetor<\/strong> = np.array(&#91;&#91;&#91;1, 2, 3], &#91;4, 5, 6]], &#91;&#91;1, 2, 3], &#91;4, 5, 6]]])\nprint(<strong>vetor<\/strong>)<\/strong><\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>O Array escrito em NumPy fornece o atributo <code>ndim<\/code> que retorna um valor inteiro que nos fornece a informa\u00e7\u00e3o de quantas dimens\u00f5es cont\u00e9m no array.<\/p>\n\n\n\n<p>Para mais detalhes veja o c\u00f3digo abaixo:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code><strong>import numpy as np\na = np.array(42)\nb = np.array(&#91;1, 2, 3, 4, 5])\nc = np.array(&#91;&#91;1, 2, 3], &#91;7, 5, 6]])\nd = np.array(&#91;&#91;&#91;1, 2, 3], &#91;8, 5, 6]], &#91;&#91;10, 2, 3], &#91;40, 5, 6]]])\nprint(a.ndim)\nprint(b.ndim)\nprint(c.ndim)\nprint(d.ndim)<\/strong><\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Se quiser conhecer um pouco sobre a biblioteca numpy, veja a playlist do canais do site no link abaixo, e tamb\u00e9m se inscreva em nosso canal:<\/p>\n\n\n\n<p><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=Jd5wx3ocd-M&amp;list=PLZbE2P-mybWR0er6Lamd2Rt-rY4sJwkVQ\" target=\"_blank\">Playlist Numpy<\/a>  <\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p> <p>Caso queira se aprofundar nesta area de desenvolvimento em Python para ci\u00eancia de dados, veja este curso publicado na Udemy do Professor Eder Carlos Fernandes, este curso foi feito especialmente para quem esta come\u00e7ando na area de ci\u00eancia de dados com Python, segue o link abaixo:<\/p>   <p><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.udemy.com\/course\/introducao-a-ciencia-de-dados-com-python\/?referralCode=B703A7F55DAE2BBFEABF\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.udemy.com\/course\/introducao-a-ciencia-de-dados-com-python\/?referralCode=B703A7F55DAE2BBFEABF\" target=\"_blank\">Introdu\u00e7\u00e3o a ci\u00eancia de dados com Python &#8211; Autor: Prof. Eder Carlos Fernandes.<\/a><\/p> <\/p>\n\n\n\n<p>Acompanhe as nossas redes sociais para se manter atualizado, veja abaixo:<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@infoprojetekeducation9589?sub_confirmation=1\">Youtube;<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/profile.php?id=100083478485063\">Facebook<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Um grande abra\u00e7o a todos<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/indexacao-de-array-python-com-a-biblioteca-numpy\/\">Pr\u00f3ximo t\u00f3pico Numpy &#8211; Indexa\u00e7\u00e3o de array Python com a biblioteca NumPy<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/numpy-biblioteca-python-o-que-e-como-funciona\/\">T\u00f3pico anterior Numpy &#8211; Numpy biblioteca Python, o que \u00e9? Como funciona?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>NumPy, (Numerical Python) \u00e9 uma biblioteca de c\u00f3digo aberto, sendo um pacote fundamental amplamente utilizado para computa\u00e7\u00e3o num\u00e9rica e cient\u00edfica de alto desempenho e velocidade em Python, conforme j\u00e1 mencionado em artigos anteriores. 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