Numpy -Reihe von Saiten

Wir können eine Zeichenfolge als Zeichengruppe erklären. Es hat die gleiche Funktion wie jedes andere Array, speichert jedoch die Zeichen darin und hat feste Anzahl von Elementen oder Indizes. Wie jede andere Sprache unterstützt Numpy auch die Charakter -String -Arrays, um die Zeichen oder Zeichengruppen in Form von Arrays zu speichern. Es bietet ein einfaches und praktisches Mittel zum Speichern der Unicode -Zeichen und Stringzeichen. Es fungiert als Konstruktor, der einen Puffer verwendet, um das Array zu erstellen. Wenn der Wert des Puffers "None" entspricht, erzeugt es das Array mit "C -Reihenfolge" mit "Strides". Andernfalls erzeugt es ein Array mit Fortschritten in der „Forran Order“.

Beachten Sie, dass „C“ und „FORTRAN“ zwei verschiedene Programmiersprachen sind. Zu diesem Zweck versorgt Numpy uns Numpy.Chararray () Funktionalität. Der Unterschied zwischen der Erstellung der Arrays mit Numpy.Chararray () Funktion und das Erstellen der Arrays mit regulären Arrays mit der Stringart erstellen, dass diese Klasse uns einige extra effiziente Funktionen bietet. Wenn die Werte indiziert werden. Auf die gleiche Weise werden während der Vergleiche von den Vergleichsbetreibern selbst entfernt.

Syntax

Die Syntax, um den Numpy zu verwenden.Chararray () ist wie folgt:

Klasse Numpy.charArray (Form, itemSize = 1, unicode = false, buffer = keine, offset = 0, strides = keine, order = keine)

Lassen Sie uns nun die Argumente diskutieren, die an die Funktion übergeben werden.

• Form: Es dient dazu, festzustellen, wie unser Array geformt ist. Es ist ein optionaler Parameter.
• itemsze: Es ist ein optionaler Parameter. Es ist ein ganzzahliger Datentypparameter.
• Unicode: Dieser Parameter verfügt.
• Puffer: Es handelt sich um einen optionalen Parameter, der die Speicheradresse des Datenstartpunkts mitteilt.
• Offset: Ein optionaler Parameter, der von Anfang bis Ende fester Schrittverschiebung ist.
• Befehl: Der Wert „C“ oder „F“ wird zur Bestellung an sie übergeben. Es ist auch ein optionaler Parameter.
• Wo: Es ist ein optionaler Parameter und ist konditionsbasiert.

Beispiel 1

Das Numpy verstehen.Chararray -Funktionen detaillierter, diskutieren wir ein Beispiel. Im folgenden Beispiel erstellen wir nach der Einbeziehung der Numpy -Bibliothek eine variable str_array und rufen unseren Numpy an.Chararray -Funktion dagegen. In unserer Funktion haben wir ihm nur einen Parameter gegeben (4,5). Hier ist der Parameter die Form unseres Arrays. Wie wir bereits in unserer Einführung erläuterten.

Wir initialisieren unsere Str_arr -Variable mit dem Namen "A" in der folgenden Zeile. Wie wir wissen, ist „A“ ein Charakter. Wir versuchen, eine Zeichenfolge in unserem Array zu speichern. Deshalb haben wir einen Charakter genommen. Schließlich drucken wir einfach die Str_arr -Variable, um zu sehen, was sie nach der gesamten Operation hält.

Numph als NP importieren
str_arr = np.Chararray ((4, 5))
str_arr [:] = 'a' '
print (str_arr)

Der Compiler generiert die folgende Ausgabe, nachdem wir unseren Code ausgeführt haben. Lassen Sie uns diskutieren, was passiert ist und warum uns das System diese Ausgabe gegeben hat. Die Gesamtelemente in unserem Array sind „20“. Unser Array hat "4" Zeilen und "5" Spalten. Dies liegt daran, dass wenn wir den Wert (4,5) als Parameter an unsere Funktion übergeben. Es schafft also unser Charakter -Array in einer solchen Form, dass es vier Zeilen und fünf Spalten haben muss. Nachdem wir die Form unserem Array zugewiesen haben, übergeben wir ein Zeichen „A“ an unsere Str_arr -Variable. In unserer Ausgabe können wir sehen, dass das System die Zeichenfolge „A“ als Ausgabe gedruckt hat, was bedeutet, dass dies unser String -Array ist.

Beispiel 2

Im vorherigen Beispiel haben wir versucht zu erklären, wie die Chararray -Funktion funktioniert. In diesem Beispiel überprüfen wir, ob dieser Typ mit anderen Datenatypen für Parsen oder Typ Casting kompatibel ist oder nicht. Um zu überprüfen, haben wir zwei Variablen Str_array und Int_arr genommen. Wie der Name erläutert, speichert das Str_arr das String -Array und int_arr speichert das INT -Array. Wir übergeben „5“ an unsere Funktion, was bedeutet, dass unser Array 1D ist und fünf Elemente hat.

Wir übergeben die Zahlen im String -Format an unser Array, damit das System diese Werte als Zeichen nimmt. Danach erstellen wir ein einfaches Array, übergeben unser String -Array an dieses einfache Array und übergeben INT32 als Parameter für seinen Datentyp. Jetzt führen wir unseren Code aus, um zu überprüfen, ob er unser String -Array in ein Ganzzahl -Array umwandelt oder nicht.

Numph als NP importieren
str_array = np.Chararray (5)
str_array [:] = [B'1 ', B'0', B'1 ', B'0', B'1 ']
int_arr = np.Array (str_array, dtype = np.INT32)
print (str_array)
print (int_arr)

Das Folgende ist die Ausgabe, die wir nach der Ausführung unseres Code erhalten haben. Wir drucken beide Arrays, um ihre Ausgänge zu vergleichen, die erste Ausgabe eines String -Arrays. Wir sehen. Aus der ersten Ausgabe können wir also sagen, dass unser String -Array die Zahlen im String -Format speichert. Lassen Sie uns nun auf die zweite Ausgabe freuen.

Im zweiten Array sind die Zahlen die gleichen wie im vorherigen Array. Aber die Elemente des folgenden Arrays unterscheiden sich lediglich dort, wo sie nicht in Anführungszeichen eingeschlossen sind. Dies liegt daran, dass das System die Ganzzahlen von Zahlen nicht mit Zitaten speichert. Wenn wir uns unsere Ausgabe ansehen, können wir sagen, dass wir die Art unseres Arrays erfolgreich von String zu Ganzzahl geändert haben.

Abschluss

In diesem Tutorial haben wir kurz die String -Arrays in Numpy besprochen. Arrays können in jedem Format wie Ganzzahlen, Zeichen usw. sein. Wir haben uns den Numpy angesehen.Charrray () Funktion der Numpy -Bibliothek. Wir haben versucht, das Verhalten von String -Arrays zu verstehen, indem wir mehrere Beispiele durchführten. Wir typern auch die Arrays von String bis int erfolgreich. Es gibt viele andere Möglichkeiten, einen Betrieb auf String -Arrays in Numpy zu speichern und auszuführen, aber wir haben die NP erklärt.Chararray -Funktion spezifisch, was eine wichtige Funktion ist, um eine bequeme Ansicht von Arrays von String- und Unicode -Werten zu bieten.