Piastrelle numpy
Una delle biblioteche Python offre una funzione di piastrelle numpy per lavorare con gli array. Questo articolo copre i dettagli di come funziona Numpy Tile e cosa fa. Forniremo una rapida revisione delle piastrelle numpy e spiegheremo brevemente la sua sintassi e finalmente forniremo alcuni esempi per aiutarti a comprendere facilmente la funzione della piastrella numpy.
Cos'è Numpy Tile?
Prima di discutere la piastrella numpy, discutiamo per la prima volta che Numpy è una biblioteca Python e un pacchetto fondamentale che offre routine di algebra lineare, generatori di numeri casuali, funzioni matematiche complete, trasformata di Fourier, calcolo scientifico, manipolazione dei dati e molte più funzioni.
Inoltre, la libreria Numpy fornisce array utilizzati per archiviare, organizzare e manipolare numeri. Molte funzioni numpy sono usate su array per manipolare array numpy e una di queste è una piastrella numpy.
La piastrella numpy nel linguaggio di programmazione Python fornisce la struttura a ripetere un array più volte, tutte le volte che desideri.
Numpy Tile in Python è una funzione che crea un nuovo array replicando un array di input. Pensa a un pavimento di piastrelle; La stessa piastrella viene ripetuta più volte per coprire l'intero pavimento. La funzione Numpy Tile consente all'utente di selezionare una matrice e ripeterla tutte le volte che vogliono.
Ad esempio, diciamo che abbiamo un array [1, 2, 3, 4], applicare la funzione di piastrelle numpy come NP.Tile ([1, 2, 3, 4], 2), duplicherà l'array due volte e restituirà un nuovo array.
Sintassi di piastrelle numpy
Il numpy restituisce sempre l'array anche se lo fornisci un elenco. Quindi, dopo aver eseguito la funzione Numpy Tile, viene restituito un nuovo array. La sintassi della piastrella numpy è la seguente:
# np.piastrelle (array, ripetizione)L'array "rappresenta l'array di input su cui deve essere applicata la funzione della piastrella. La "ripetizione" rappresenta il numero di quante volte l'array di input deve essere ripetuto. Comprendiamo questo con la dimostrazione di esempi.
Come funziona la funzione di piastrelle numpy in Python?
La funzione della piastrella numpy è molto semplice. Innanzitutto, installa qualsiasi interprete di Python sul tuo sistema, ad esempio Spyder. Quindi, installa Numpy usando il comando PIP; Per esempio, !PIP Installa numpy. Una volta installata la libreria numpy, le sue funzioni e metodi possono essere facilmente incorporati nei programmi Python.
Di seguito, abbiamo presentato alcuni esempi per aiutarti a capire meglio la funzione delle piastrelle numpy.
Esempio 1:
In questo esempio, utilizziamo semplicemente un array unidimensionale e applichiamo la funzione di piastrelle numpy. Successivamente, importiamo semplicemente una funzione numpy come NP, quindi utilizziamo un array composto da quattro valori e quindi applichiamo la funzione di piastrelle numpy su di essa.
Importa Numpy come NParray = [1, 2, 3, 4]
print ("L'array è =", array)
Rep = 3
print ("\ nrepeat l'array 3 volte =", NP.piastrelle (array, rappresentante))
Rep = 4
print ("\ nrepeating array 4 volte =", NP.piastrelle (array, rappresentante))
Come puoi osservare, il primo output presenta le 3 ripetizioni perché il numero ripetuto fornito è 3 mentre il secondo output ha la ripetizione di quattro volte perché il numero di ripetizione fornito è 4. Ecco l'output del codice sopra indicato.
Esempio 2:
Ecco un altro esempio per dimostrare la funzione della piastrella numpy. In questo esempio, importiamo semplicemente il numpy come NP, quindi utilizziamo un array con valore di 0 assi. Successivamente, assegniamo il numero di ripetizione 3 in modo che l'array venga ripetuto 3 volte.
Importa Numpy come NParray = np.Array ([0, 1, 2])
print ("L'array è =", array)
x = np.piastrelle (array, 3)
stampa ("L'array dopo aver applicato la funzione delle piastrelle è =", x)
Ecco l'output del codice sopra:
Esempio 3:
In questo esempio, spiegheremo che la ripetizione dell'array di input può essere superiore alle dimensioni dell'array di input. Quindi prima, importeremo la funzione numpy come NP, quindi dichiariamo l'array con 4 valori e forniremo il valore di ripetizione più della dimensione dell'array.
Vediamo prima il codice, e poi lo spiegheremo meglio. Ecco il codice:
Importa Numpy come NParray = np.Array ([0, 1, 2, 3])
print ("L'array è =", array)
stampa ("L'array dopo aver applicato la funzione delle piastrelle è =")
x = np.Tile (Array, Reps = (3, 3))
Stampa (x)
Come puoi osservare, il valore di ripetizione è (3, 3), il che significa, in primo luogo, i valori dell'array vengono ripetuti tre volte, quindi l'array risultante viene duplicato tre volte. Vediamo l'output in modo da poter visualizzare il risultato e capirlo meglio.
Esempio 4:
Nell'esempio precedente, abbiamo dimostrato che il numero di ripetizione può essere maggiore della dimensione dell'array di input. In questo esempio, spiegheremo che il numero di ripetizioni può essere inferiore alle dimensioni dell'array di input.
Qui, importiamo semplicemente il numpy come NP e quindi dichiariamo un array di input bidimensionale con 2 numeri in ogni dimensione. Ecco il codice dell'esempio:
Importa Numpy come NParray = np.Array ([[2, 3], [4, 5]])
print ("L'array è =", array)
stampa ("L'array dopo aver applicato la funzione delle piastrelle è =")
x = np.piastrelle (array, ripetizioni = 3)
Stampa (x)
Come puoi osservare, l'array di input è bidimensionale e il numero di ripetizione è 3. In questo esempio, ogni valore dell'array viene ripetuto 3 volte, ma il numero di dimensioni rimane lo stesso. Ecco l'output del codice fornito sopra:
Conclusione
In questo articolo, abbiamo imparato a conoscere la funzione Numpy Tile. La libreria Numpy fornisce molteplici funzioni sugli array e una delle quali è la funzione delle piastrelle. La funzione Numpy Tile consente all'utente di ripetere l'array di input tutte le volte che richiede. Con l'aiuto di più esempi, abbiamo spiegato l'uso della funzione Numpy Tile per farti capire la funzione in un modo migliore.