Last Updated on October 28, 2021 by
Halo pembaca setia Codekey! Kali ini kami akan melanjutkan tutorial bahasa pemrograman phyton yang ke 14 khusus untuk Anda. Kali ini Anda akan mendapatkan tutorial cara menggunakan Numpy Array.
Numpy array sendiri merupakan alternatif dari Phyton List. Sudah tidak sabar untuk mengetahui caranya? Simak penjelasan lengkapnya di bawah ini:
Mengenal Numpy Array pada Bahasa Pemrograman Python
Numpy array adalah alternatif yang baik untuk List Python. Beberapa keunggulan utama numpy array ialah cepat, mudah digunakan, dan memberi pengguna kesempatan untuk melakukan penghitungan di seluruh array.
Dalam contoh berikut di bawah ini, Anda akan membuat dua daftar Python terlebih dahulu. Kemudian, Anda akan mengimpor paket numpy dan membuat numpy array dari daftar yang baru dibuat. Berikut ini syntaxnya:
#mencetak 2 lists tinggi dan berat tinggi = [1.87, 1.87, 1.82, 1.91, 1.90, 1.85] berat = [81.65, 97.52, 95.25, 92.98, 86.18, 88.45] # Import Package Numpy sebagai np import numpy as np # mengubah list yang di deklarasi kedalam bentuk Numpy Array np_tinggi = np.array(tinggi) np_berat = np.array(berat) #Cara mencetak np_tinggi ialah dengan menggunakan syntax: print(type(np_tinggi))
Cara Melakukan Perhitungan Berdasarkan Elemen
Sekarang Anda dapat melakukan kalkulasi berdasarkan elemen pada tinggi dan berat. Misalnya, Anda bisa mengambil semua 6 pengamatan tinggi dan berat badan di atas, dan menghitung BMI untuk setiap pengamatan dengan persamaan tunggal.
Operasi ini sangat cepat dan efisien secara komputasi. Cara ini akan sangat membantu ketika Anda memiliki 1000 pengamatan di data Anda. Sintaksnya dapat Anda lihat seperti contoh berikut:
# Menghitung bmi bmi = np_berat / np_tinggi ** 2 # Mencetak Hasil print(bmi)
Subset pada Numpy Array
Fitur hebat lainnya dari numpy array adalah kemampuan untuk membuat subset. Misalnya, jika Anda ingin mengetahui observasi mana dalam larik BMI yang di atas 23, Anda dapat dengan cepat men-subsetnya untuk mengetahuinya. Caranya ialah dengan menggunakan sintaks berikut:
# untuk merespons perintah boolean bmi > 23 # mencetak perintah bmi[bmi > 23]
Nah itulah tadi penjelasan tutorial cara menggunakan numpy array pada bahasa pemrograman phyton. Cukup mudah dan singkat bukan? Tentunya Anda dapat memahami tutorial kali ini dengan mudah. Untuk dapat memahaminya dengan lebih baik, jangan lupa untuk terus berlatih dan mempelajari tutorial-tutorial berikutnya.
Sekian pembahasan materi numpy array bahasa pemrograman phyton pada artikel kali ini, terima kasih telah mengikuti hingga akhir. Sampai jumpa di tutorial bahasa pemrograman phyton berikutnya hanya di situs Codekey, semoga bermanfaat!
Jasa Pembuatan Aplikasi, Website dan Internet Marketing | PT APPKEY
PT APPKEY adalah perusahaan IT yang khusus membuat aplikasi Android, iOS dan mengembangkan sistem website. Kami juga memiliki pengetahuan dan wawasan dalam menjalankan pemasaran online sehingga diharapkan dapat membantu menyelesaikan permasalahan Anda.