10.2.3-Pythonndarmy的操作与运算（教案）-《程序设计基础》同步教学-高教版（2019）

课程

《中职程序设计基础Python》

一体化     理论

章节（课题）及内容

Pythonndamy的操作与运算

班级日期

中职

2024.04

授课方式

讲授与任务驱动相结合

课时

1

作业题数

1

拟用时间

40分钟

使学生理解以下理论知识：

• 理解ndarray的基本操作和运算规则。
• 掌握ndarray的索引、切片、形状操作等方法。
• 能够进行数组之间的基本运算和广播操作。

教学资源准备

多媒体设备

课本教材

学生练习素材

• ndarray的索引和切片操作。
• 数组形状的调整和变换。
• 数组之间的基本运算和广播规则。

• 理解广播规则及其应用。
• 熟练掌握数组形状的变换方法。

教学方法

讲授法、任务驱动法、演示法、体验探究法等。

• 结合理论讲解和实际代码演示。
• 提供代码示例进行实践操作。
• 强调广播规则的应用和实例分析。

课前导入

• 提问：你知道如何在ndarray中进行索引和切片操作吗？
• 引入问题：如何实现两个形状不同的数组之间的运算？

2分钟

讲授新课

讲授新课：

1. 索引和切片操作：
   • 一维数组索引和切片。
   • 多维数组索引和切片。
2. 数组形状操作：
   • 改变数组形状：reshape()、flatten()等方法。
   • 合并和拆分数组：concatenate()、split()等方法。
3. 数组运算和广播：
   • 数组之间的基本运算：加减乘除。
   • 广播规则：不同形状数组之间的运算规则。

代码例子：

python

  import numpy as np

# 索引和切片操作

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(arr[0, 1])  # 输出第一行第二列的元素print(arr[:, 1:])  # 输出所有行的第二列及之后的元素

# 数组形状操作

arr1 = np.arange(6).reshape(2, 3)  # 将一维数组改为二维数组

arr2 = np.concatenate((arr1, arr1), axis=1)  # 沿列方向拼接数组

# 数组运算和广播

arr3 = np.array([1, 2, 3])

arr4 = np.array([[1], [2], [3]])

10分钟