Numpy np.piazza
Discuteremo la sintassi della funzione, i parametri e il valore di ritorno usando questo tutorial.
Sintassi della funzione Numpy Square ()
La sintassi della funzione è espressa di seguito:
numpy.quadrato (x, /, out = nessuno, *, dove = true, casting = 'same_kind', ordine = 'k', dtype = nessuno, subok = true [, firma, extObj]) =Parametri della funzione
La funzione supporta i seguenti parametri:
- X - definisce l'array di input o un oggetto simile a un array
- dove - la condizione che viene trasmessa sull'array di input
- Casting: definisce il tipo di casting
- dType - Il tipo di dati dell'array di output
Valore di ritorno della funzione
La funzione restituisce un nuovo array con gli elementi come quadrato di ciascun componente nell'array di input.
Poiché la funzione crea un nuovo array, non modifica l'array originale.
Esempi:
Illustriamo come usare la funzione quadrata numpy con esempi pratici.
Squadra un array 1D
Per quadrare un array unidimensionale, applica il seguente codice:
# Importa NumpyImporta Numpy come NP
arr = [29, 34, 22, 100, 40, 3, 2]
print (f "Square Array: np.quadrato (arr) ")
Il codice precedente prende ogni elemento nell'array di input e restituisce un array con i rispettivi quadrati.
Nota: l'array risultante è della stessa forma dell'array di input, come mostrato di seguito:
Array quadrato: [841 1156 484 10000 1600 9 4]Squadra un array 2D
Lo stesso caso si applica a un array bidimensionale. Un esempio del frammento di codice è come mostrato:
arr_2d = np.Array ([[29, 34, 22], [100, 40, 3]])print (f "Array quadrato: np.quadrato (arr_2d) ")
Quanto segue è l'output risultante:
Array quadrato: [[841 1156 484][10000 1600 9]]
Squarandosi valori a punta mobile
L'operazione non cambia quando si lavora con i galleggianti.
arr_floats = np.array ([[2.9, 3.4, 2.2], [10.3, 4.0, 3.1]])print (f "Array quadrato: np.quadrato (arr_floats) ")
L'operazione precedente ritorna al seguente array:
Array quadrato: [[8.41 11.56 4.84][106.09 16. 9.61]]
Nota: se si include un numero intero in un array contenente valori a punto mobile, il suo quadrato risultante sarà un galleggiante.
Squarandosi numeri complessi
Puoi anche usare numeri complessi con la funzione quadrata. Dai un'occhiata all'esempio seguente:
arr_complex = np.Array ([[2, 3J, 2J], [10J, 4J, 4]])print (f "Array quadrato: np.quadrato (arr_complex) ")
Questo ritorna al seguente array:
Array quadrato: [[4.+0.J -9.+0.J -4.+0.J][-100.+0.J -16.+0.J 16.+0.J]]
Nota: allo stesso modo, un numero intero in un array contenente numeri complessi viene convertito in un numero complesso.
Conclusione
Grazie per aver letto questo tutorial in cui abbiamo discusso di come usare la funzione Numpy Square comprendendo i parametri della funzione e il valore di ritorno, insieme alle illustrazioni di esempi pratici. Leggi altri articoli correlati sul sito Web di Linux suggerimenti.