Лекція 7. Організація наукових обчислень за допомогою пакета NumPy

У NumPy "матриця" — це, зазвичай, двовимірний масив (ndarray). Також існує клас np.matrix, але його використання не рекомендоване у нових проєктах — краще працювати з ndarray.

import numpy as np

# Двовимірний масив (матриця)
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# Одинична матриця
I = np.eye(3)

# Матриця з нулями
Z = np.zeros((2, 3))

# Матриця з одиницями
O = np.ones((3, 2))

# Матриця з випадковими числами
R = np.random.rand(2, 2)

Створення числових діапазонів

Числовий діапазон цілих чисел.

np.arange(start, stop, step, dtype=None)

Відкрита верхня межа (stop не входить), як у range()

Числовий діапазон нецілих чисел.
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

Приклад:

x, h = np.linspace(0, 1, 5, retstep=True)

# x → [0.   , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ]
# h → 0.25

np.logspace() — логарифмічний (експоненціальний) крок

np.geomspace() — геометрична прогресія