Array di ripetizione numpy

“Numpy (Numerical Python) è una biblioteca open source avanzata di Python. È costituito da oggetti di array multidimensionali. Numpy viene utilizzato per eseguire operazioni logiche e matematiche. Discutiamo ora Arres Numpy per capire la funzione Numpy Repect (). Innanzitutto, dobbiamo capire le basi degli array numpy.

L'array numpy viene utilizzato per creare un numero "n" dell'array che aiuta a memorizzare e manipolare i dati numerici. L'array numpy può essere un array a 1 dimensione, bidimensionale, tridimensionale o fino a n-dimensionale. Gli array numpy hanno anche assi."

introduzione

Dopo una rapida recensione di Numpy e le basi di Numpy Array, ora passiamo all'argomento principale di questo articolo che è la funzione Numpy Repeath (). La funzione di ripetizione numpy () viene utilizzata per ripetere gli elementi dell'array. Nella funzione Numpy Repeath (), appiattisce l'uscita nell'array 1-dimensionale per impostazione predefinita. Per capire più chiaramente su questo concetto, facciamo un esempio. Supponiamo che abbiamo un array bidimensionale:

Come vedi sopra, l'uscita dell'array è 1-dimensionale. Per modificare il comportamento dell'output, in primo luogo, devi capire la sintassi della funzione Numpy Repeath ().

Sintassi

Ecco la sintassi di Numpy Repect (). Nella sintassi, “Numpy.Ripeti "è il nome della funzione che vogliamo eseguire.

Nella funzione Numpy Repeath (), abbiamo superato tre parametri che sono:

arr: è l'array di input su cui si desidera operare.

ripeti: Quante volte vuoi ripetere ogni elemento dell'array.

asse: gli assi lungo i quali ripetere i valori.

Esempio 01: ripete un singolo numero

Cominciamo con il più semplice e primo esempio di ripetizione. In questo esempio, ripetiamo solo un singolo elemento per mostrare come funziona la funzione ripetizione () in numpy. Importazione del pacchetto numpy è il passo iniziale verso l'implementazione di questo. Quindi abbiamo usato il metodo Print () per visualizzare la stringa "L'elemento singolo è 10". Come vedi, questo è solo un messaggio per cancellare la mente dell'utente che stamperemo un singolo elemento che è 10.

Quindi chiamiamo NP.Ripeti () funzione. La domanda: perché usiamo "np" con la funzione ripetizione ()? Perché nella riga 1, importiamo il numpy come NP significa dire al Python di dare a Numpy l'AILA di NP. In questo modo ti consente di utilizzare NP.funzione_name invece di numpy.funzione_name.

Dopo aver scritto il NP.Funzione ripetuta (), all'interno della funzione, abbiamo passato tre parametri in essa. Il primo parametro, "A", ha un elemento da "10". La "A" è l'array di input che vogliamo operare. Il secondo parametro, "si ripete", contiene il valore "4", che significa quante volte ogni elemento dell'array "A" si ripete. E il 3^Rd Parametro, "Asse", è "0", che significa che l'array è 1-dimensionale.

Importa Numpy come NP
Stampa ("L'elemento singolo è: 10")
elemento = np.ripeti (a = 10, ripeti = 4, axis = 0)
Stampa ("Ora il nuovo array è:", Element)

Dopo aver scritto l'intera funzione ripetizione (), ora abbiamo archiviato questa funzione in una variabile chiamata "Element". Questo è solo perché se vogliamo chiamare questa funzione, dobbiamo scrivere di nuovo tutta questa funzione. Questo è il motivo per cui abbiamo archiviato questa funzione in una variabile in modo che quando vogliamo chiamare questa funzione usa semplicemente l'elemento variabile "elemento". E poi utilizziamo il metodo Print () per visualizzare l'array con un messaggio che mostra "Ora il nuovo array è [10 10 10 10]".

Qui vedi l'output nella shell in cui abbiamo un singolo elemento 10 che viene convertito in un array di lunghezza 4 contenente elemento ripetuto 10.

Esempio 02

Ora passiamo a un po 'di un esempio complicato in cui ripetiamo più elementi diversi in un array midimensionale. Come vedi, questo esempio è lo stesso dell'esempio 1 sopra menzionato, ma in questo esempio, l'array 1-dimensionale ha diversi elementi.

Cominciamo con il nostro 2^nd esempio; Innanzitutto, importa Numpy come alias NP. Quindi abbiamo chiamato un metodo Print () in cui abbiamo visualizzato il messaggio "L'array di più elementi è: [5, 10, 15, 20]". Nella riga di codice successiva, dobbiamo chiamare una funzione ripetuta (), ma questa volta abbiamo chiamato una funzione ripetuta () senza parametri.

In questa funzione, abbiamo una serie di più elementi che è [5, 10, 15, 20] quindi abbiamo un altro elemento che mostra quante volte ogni elemento dell'array si ripeterà. Come vedi, questa volta non abbiamo dato l'asse perché, per impostazione predefinita, l'asse della funzione ripetuta () è 1-dimensionale. Alla fine, abbiamo chiamato il metodo Print () per visualizzare l'output della funzione ripetuta () con un messaggio significativo.

Importa Numpy come NP
Stampa ("L'array 1-D con elementi multipli è: [5, 10, 15, 20]")
Array_1d = np.Ripeti ([5, 10, 15, 20], 4)
Stampa ("Ora il nuovo array formato è:", array_1d)

Ecco l'output dell'illustrazione sopra spiegata. Nella shell, vedi, abbiamo una serie di più elementi [5, 10, 15, 20]. E poi, abbiamo un array appena formato in cui ogni elemento viene ripetuto 4 volte.

Esempio 03: diversi elementi in un array bidimensionale

Ora passiamo al complicato esempio in cui abbiamo implementato un array bidimensionale.

Dove asse = 0

Questo scenario è simile a quello che abbiamo usato in precedenza, ma ora abbiamo un array 2D con axis = 0. Iniziamo a implementare il nostro 3^Rd esempio. Innanzitutto, abbiamo una variabile denominata "arr". In arr, viene memorizzato un array 2D. Quindi c'è un messaggio che visualizziamo in modo che l'utente possa capire cosa stiamo facendo in questo esempio.

Quindi chiamiamo un NP.funzione ripetizione () con tre parametri "a, ripetizioni, asse". In "A" c'è un array 2D memorizzato, che è stato dichiarato sopra "arr", quindi usiamo "ripetizioni", che mostra quante volte ogni elemento di un array verrà ripetuto e, ultimo, abbiamo un "asse" che mostra in quale direzione verrà visualizzata l'array.

Come vedi, abbiamo un valore di un "asse" è 0, il che significa che la ripetizione degli elementi dell'array sarà in una direzione verso il basso. E poi, utilizziamo il metodo Print () per visualizzare l'uscita.

Importa Numpy come NP
Arr = [[10,11], [20,21]]
Stampa ("L'array 2-D con più elementi è:", arr)
Array_2d = np.ripeti (a = arr, ripeti = 2, axis = 0)
Stampa ("Ora il nuovo array formato è: \ n", array_2d)

Ora ecco l'output dell'esempio sopra menzionato:

Dove asse = 1

Questo esempio è lo stesso dell'esempio sopra; L'unica differenza è il valore dell '"asse", che è 1 che mostra la direzione della ripetizione di ciascun elemento dell'array sarà orizzontale attraverso la riga.

Importa Numpy come NP
Arr = [[10,11], [20,21]]
Stampa ("L'array 2-D con più elementi è:", arr)
Array_2d = np.ripeti (a = arr, ripeti = 2, asse = 1)
Stampa ("Ora il nuovo array formato è: \ n", array_2d)

Ecco l'output visualizzato nella shell:

Conclusione

In questo articolo, abbiamo una rapida recensione di Numpy; Quindi apprendiamo le basi di Numpy Array, quindi apprendiamo il nostro argomento principale, che è Numpy Repeat (). Abbiamo imparato quale sia la funzione di ripetizione numpy () e quali sono la sintassi e i parametri della ripetizione numpy (). Quindi abbiamo implementato alcuni esempi con una logica diversa in modo che non rimanesse alcun problema. Spero sinceramente che questo articolo possa essere utile ai programmatori per continuare a conoscere la biblioteca avanzata di Python Numpy.