<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar qualquer um dos dois m\u00e9todos a seguir para criar um array de arrays em Python usando o pacote NumPy:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: Combine tabelas individuais<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: crie diretamente um array de tabelas<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como criar um array de arrays simplesmente combinando arrays individuais:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como criar diretamente um array de arrays:<\/span><\/p>\n Observe que esta matriz de matrizes corresponde \u00e0quela criada usando o m\u00e9todo anterior.<\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o shape<\/strong> para recuperar as dimens\u00f5es de um array de arrays:<\/span><\/p>\n Isso nos diz que existem tr\u00eas linhas e cinco colunas na tabela de tabelas.<\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o size<\/strong> para ver quantos valores totais est\u00e3o na matriz de matrizes:<\/span><\/p>\n Isso nos diz que existem 15 valores no total no array array.<\/span><\/p>\n Voc\u00ea pode usar colchetes<\/strong> para acessar elementos localizados em determinadas posi\u00e7\u00f5es na matriz de tabelas.<\/span><\/p>\n Por exemplo, voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para recuperar o valor da primeira matriz localizada na posi\u00e7\u00e3o 3 do \u00edndice:<\/span><\/p>\n Podemos usar esta sintaxe para acessar qualquer valor que quisermos no array de arrays.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns com arrays em Python:<\/span><\/p>\n Como concatenar arrays em Python<\/a> Voc\u00ea pode usar qualquer um dos dois m\u00e9todos a seguir para criar um array de arrays em Python usando o pacote NumPy: M\u00e9todo 1: Combine tabelas individuais import numpy as np array1 = np. array ([1, 2, 3]) array2 = np. array ([4, 5, 6]) array3 = np. array ([7, 8, 9]) all_arrays = np. […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2194","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\n\narray1 = np. array<\/span> ([1, 2, 3])\narray2 = np. array<\/span> ([4, 5, 6])\narray3 = np. array<\/span> ([7, 8, 9])\n\nall_arrays = np. array<\/span> ([array1, array2, array3])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\n\nall_arrays = np. array<\/span> ([[1, 2, 3],\n [4, 5, 6],\n [7, 8, 9]])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 1: Combine tabelas individuais<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\n\n#define individual arrays\n<\/span>array1 = np. array<\/span> ([10, 20, 30, 40, 50])\narray2 = np. array<\/span> ([60, 70, 80, 90, 100])\narray3 = np. array<\/span> ([110, 120, 130, 140, 150])\n\n#combine individual arrays into one array of arrays<\/span>\nall_arrays = np. array<\/span> ([array1, array2, array3])\n\n#view array of arrays<\/span>\nprint<\/span> (all_arrays)\n\n[[ 10 20 30 40 50]\n [60 70 80 90 100]\n [110 120 130 140 150]]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 2: crie diretamente um array de tabelas<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\n\n#create array of arrays\n<\/span>all_arrays = np. array<\/span> ([[10, 20, 30, 40, 50],\n [60, 70, 80, 90, 100],\n [110, 120, 130, 140, 150]])\n\n#view array of arrays<\/span>\nprint<\/span> (all_arrays)\n\n[[ 10 20 30 40 50]\n [60 70 80 90 100]\n [110 120 130 140 150]]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Como acessar elementos de um array de arrays<\/strong><\/span><\/h3>\n
print<\/span> ( all_arrays.shape<\/span> )<\/span>\n\n(3, 5)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n print<\/span> ( all_arrays.size<\/span> )<\/span>\n\n15<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n print<\/span> (all_arrays[0, 3])<\/span>\n\n40<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como criar um Pandas DataFrame a partir de um array NumPy<\/a>
Como converter Pandas DataFrame em array NumPy<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"