Creare array riempito con valore specificato con NumPy
Il modulo NumPy può essere utilizzato per creare un array riempito con un valore specifico. Questa operazione è utile in molte situazioni, come l'inizializzazione di parametri in algoritmi di machine learning, la creazione di matrici per test, e molto altro.
In questa guida, esploreremo come utilizzare la funzione numpy.full() per creare un array riempito con un valore specificato.
La funzione full di Numpy
La funzione full è la scelta ideale quando si desidera creare un array con un valore ripetuto. Essa consente di specificare la forma dell'array, il valore con cui riempirlo e altri parametri opzionali che influenzano il comportamento dell'array. La sintassi di base della funzione è la seguente:
import numpy as np
# Creare un array riempito con un valore specifico
array = np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')I parametri principali sono:
shape: questo parametro è obbligatorio e definisce la forma dell'array. Può essere un singolo intero per un array monodimensionale o una tupla per array multidimensionali.
fill_value: anche questo parametro è obbligatorio e specifica il valore con cui riempire l'intero array.
dtype (opzionale): specifica il tipo di dato degli elementi dell'array. Se non viene specificato, NumPy tenta di dedurre il tipo di dato da fill_value.
order (opzionale): definisce l'ordine di memorizzazione degli elementi nell'array. C indica l'ordine row-major (stile C), mentre F indica l'ordine column-major (stile Fortran). Il valore predefinito è C.
Esempio di utilizzo della funzione full di NumPy
Un array monodimensionale è un vettore semplice, e creare un array riempito con un valore specifico è molto semplice. Supponiamo di voler creare un array di cinque elementi, tutti con valore 7:
import numpy as np
array_mono = np.full(5, 7)
print(array_mono) # Output: [7 7 7 7 7]Per creare un array multidimensionale, come una matrice, possiamo passare una tupla al parametro shape. Ad esempio, per creare una matrice 3x3 riempita con il valore 3.14:
import numpy as np
array_multi = np.full((3, 3), 3.14)
print(array_multi)NumPy offre altre funzioni per creare array predefiniti, come numpy.zeros() e numpy.ones(). Mentre numpy.zeros() crea un array riempito di zeri e numpy.ones() un array riempito di uni, numpy.full() è più flessibile perché permette di specificare qualsiasi valore per riempire l'array.