Coletânea Python do ZERO às Redes Neurais Artificiais
Usando de operadores aritméticos em arrays
Dentro das possibilidades de manipulação de dados em arrays
do tipo numpy está a de realizar, como esperado, operações aritméticas entre tais dados. Porém recapitulando o básico da linguagem Python, quando estamos trabalhando com determinados tipos de dados temos de observar seu tipo e compatibilidade com outros tipos de dados, sendo em determinados casos necessário a realização da conversão entre tipos de dados.
Uma array numpy permite realizar determinadas operações que
nos mesmos tipos de dados em formato não array numpy iriam gerar exceções ou erros de interpretação. data8 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
print(data8 + 10)
Para entendermos melhor, vamos usar do seguinte exemplo,
temos uma array data8 com uma série de elementos dispostos em formato de lista, o que pode passar despercebido aos olhos do usuário, subentendendo que para este tipo de dado é permitido realizar qualquer tipo de operação. Por meio da função print( ) parametrizada com data8 + 10, diferentemente do esperado, irá gerar um erro.
Repare que o interpretador lê os dados de data8 como uma simples lista, tentando por meio do operador + concatenar os dados com o valor 10 ao invés de realizar a soma. data8 = np.array(data8)
print(data8 + 10)
Realizando a conversão de data8 para uma array do tipo
numpy, por meio da função np.array( ) parametrizada com a própria variável data8, agora é possível realizar a operação de soma dos dados de data8 com o valor definido 10.
Como retorno da função print( ), na primeira linha temos os
valores iniciais de data8, na segunda linha os valores após somar cada elemento ao número 10.