Operazioni sugli array NumPy

In questa pagina, esploreremo le operazioni fondamentali sugli array NumPy, fornendo una panoramica completa di come manipolare, trasformare e analizzare i dati utilizzando questa potente libreria.

Operazioni aritmetiche sugli array di NumPy

Una delle caratteristiche più potenti di NumPy è la possibilità di eseguire operazioni aritmetiche direttamente sugli array. Questo è noto come broadcasting e permette di applicare operazioni scalari e vettoriali in modo efficiente.

Quando si eseguono operazioni aritmetiche tra array, queste avvengono elemento per elemento.

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# Somma
somma = arr1 + arr2
print(somma) # [5 7 9]

# Sottrazione
sottrazione = arr1 - arr2
print(sottrazione) # [-3 -3 -3]

# Moltiplicazione
moltiplicazione = arr1 * arr2
print(moltiplicazione) # [ 4 10 18]

# Divisione
divisione = arr1 / arr2
print(divisione) # [0.25 0.4  0.5 ]

NumPy consente di eseguire operazioni tra un array e uno scalare. In questo caso, l'operazione viene applicata a ogni elemento dell'array.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

# Moltiplicazione per scalare
moltiplicazione_scalare = arr * 3
print(moltiplicazione_scalare) # [3 6 9]

NumPy include un ampio set di funzioni matematiche, come numpy.sqrt(), numpy.exp(), e numpy.sin(), che possono essere applicate direttamente agli array.

import numpy as np

arr = np.array([1, 4, 9])

# Radice quadrata
radice_quadrata = np.sqrt(arr)
print(radice_quadrata)

Operazioni di aggregazione degli array NumPy

Le operazioni di aggregazione sono utili per calcolare valori statistici sugli array, come somme, medie, minimi e massimi.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])

# Somma degli elementi
somma = np.sum(arr)
print(somma) # 10

# Prodotto degli elementi
prodotto = np.prod(arr)
print(prodotto) # 24

Operazioni logiche e di confronto degli array NumPy

NumPy permette di eseguire operazioni logiche sugli array, come confronti e operazioni booleane, per creare maschere e filtrare dati.

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([3, 2, 1])

# Confronto elemento per elemento
confronto = arr1 > arr2
print(confronto) # [False False True]