Am adaugat materialele din săpt trecute.
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,257 @@
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#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Wed Mar 18 14:16:17 2026
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@author: alex
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import numpy as np
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#ndarray
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def delimit(i):
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print(" ")
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print(f"-({i})-" + 48*"-")
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delimit(0)
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x = [1, 2, 3, 4]
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# fara numpy
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rez = []
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for t in x:
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rez.append(t*t + 1)
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print(rez)
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# cu numpy
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x = np.array([1, 2, 3, 4])
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rez = x * x + 1
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print(rez)
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delimit(1)
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a = np.array([1, 2, 3])
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b = np.zeros(4) # 4 zerouri
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print(np.mean(a))
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a = np.array([1, 2, 3, 4])
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print(a)
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print(type(a)) #ndarray
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delimit(2)
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A = np.array([[1,2,3],
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[4,5,6]])
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print(A)
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print(A.shape)
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print(A.ndim)
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delimit(3)
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L1 = [1,2,3]
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L2 = [4,5,6]
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print(L1+L2) #concatenare
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a = np.array([1, 2, 3])
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b = np.array([4, 5, 6])
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print(a+b) #adunare vectoriala
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print(L1*2) #dublare lista
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print(a*2) #inmultire cu scalar
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delimit(4)
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a = np.array([1, 2, 3])
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b = a * a + 1
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print(a)
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print(b)
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delimit(5)
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a = np.array([[1, 2, 3]]) #matrice de o linie si 3 coloane
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print(a.shape) #(linii, coloane)
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a = np.array([1,2,3]) # matrice de 3 linii si '0' coloane
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# a doua forma e transpusa primei si viceversa
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print(a.shape)
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b = a + a + 1 # exhivalent cu b = 2*a + 1
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print(a)
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print(b)
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print(b-a)
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delimit(6)
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c = np.array([[1,2,3],
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[4,5,6]])
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print(c)
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print(c.shape)
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delimit(7)
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lista = [1,2,3]
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#print(lista + 1 ) # EROARE
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lista2 = [1]
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print(lista + lista2) #corect
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print(lista + [6]) # corect
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delimit(8)
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x = [0,1,2,3]
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y = []
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for t in x:
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y.append(t**2 + 1)
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print(y) #explicit
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y = [t**2 + 1 for t in x]
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print(y) #list comprehensions
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x = np.array([0,1,2,3])
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y = x**2 + 1 #array in numpy
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print(y)
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# echivalente ^
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delimit(9)
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a = np.array([10,20,30,40])
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print(a)
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print(a.shape) # 4 linii 1 col (4,)
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print(a.size) # numarul de elemente
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print(a.dtype) # tipul elementelor i.e. int64
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print(a.ndim) # numarul de dimensiuni ale array-ului
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delimit(10)
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c = np.array([[1,2,3],
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[4,5,6]])
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print(c)
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print(c.shape)
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print(c.size)
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print(c.dtype)
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print(c.ndim)
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delimit(11)
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#tip date int si float
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a = np.array([1, 2, 3])
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b = np.array([1., 2., 3.])
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b_1 = np.array([1., 2, 3.])
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print(a.dtype)
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print(b.dtype)
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print(b_1.dtype)
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delimit(12)
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a = np.zeros(5) # 5 zerouri
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b = np.ones(4) # 4 de 1
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c = np.arange(0, 10, 2) # A RANGE de la 0 la 10 din 2 in 2 (pas);
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# 10 nu e luat in calcul
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d = np.linspace(0, 1, 5) # multime de la 0 la 1 cu 5 elemente echidistante
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# se foloseste pentru a crea domeniul unei functii pe interval
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print(a)
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print(b)
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print(c)
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print(d)
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delimit(13)
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# operatii vectorizate
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a = np.array([1,2,3])
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print(a + 1)
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print(a - 1)
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print(a / 2)
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print(a // 2)
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print(2 * a)
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b = np.array([4,5,6])
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print(a + b)
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print(b - a)
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print(b / a)
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print(a * b)
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c = np.array([1,2,3])
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d = np.array([10,20])
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#print(c+d) # EROARE, array-urile trebuies sa fie de marime egala
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delimit(14)
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a = np.array([0, np.pi/6, np.pi/4, np.pi/3, np.pi/2])
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print(np.sin(a))
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print(np.cos(a))
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#face aproximari a lui pi si deci cos(pi/2) nu e exact 0
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delimit(15)
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y = np.array([1,1,4,9,16,16])
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print(np.sqrt(y))
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print(np.min(y))
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print(np.max(y))
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print(np.argmin(y)) # prima pozitie la care apare min
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print(np.argmax(y)) # prima pozitie la care apare max
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# indexate de la 0
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print(np.where(y == np.min(y)))
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#gaseste toate pozitiile la care se gaseste elementul care
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#satisface conditia ex. min
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print(np.sum(y)) # suma
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print(np.mean(y)) # media
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print(np.std(y)) # eroarea medie statistica
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n = np.array([-1,-1,-4,-9,-16,-16,1,1,4,9,16,16])
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print(np.abs(n)) # modul
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a = np.array([4,7,2,9,10])
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print(np.sort(a))
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print(a) # nu modifica pe loc variabila
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delimit(16)
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L = [1, 2, 3, 4]
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a = np.array(L)
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print(L)
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print(a)
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print(type(L))
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print(type(a))
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L_1 = a.tolist()
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print(L_1)
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print(type(L_1))
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delimit(17)
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# Exemplu de program numpy.array vs list + for
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temperaturi = [10,15,30,40]
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temperaturi_f = []
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for temp in temperaturi:
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temperaturi_f += [(temp * (9/5) + 32)]
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print(temperaturi_f)
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temperaturi = np.array([10,15,30,40])
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temperaturi_f = temperaturi * (9/5) + 32
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print(temperaturi_f)
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Reference in New Issue
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