Numpy NP.Mindestens_1d
Mit dieser Funktion können Sie Eingangswerte in ein Array von mindestens einer Dimension konvertieren.
Lassen Sie uns untersuchen, wie diese Funktion funktioniert.
Funktionssyntax
Die Funktionssyntax wird wie gezeigt ausgedrückt:
| 1 | Numpy.mindestens_1d (*arys) |
Parameter
Die Funktion akzeptiert die folgenden Parameter:
- Array1, Array2, Array3… - Bezieht sich auf ein oder mehrere Eingabearrays oder Array_ -ähnliche Objekte.
Rückgabewert
Die Funktion gibt ein Array oder eine Liste von Arrays zurück, von denen jeweils eine Dimension größer oder gleich 1 ist.
Wenn der Eingang ein skalarer Wert ist, wandelt die Funktion ihn in ein eindimensionales Array um, während n-dimensionale Eingänge konserviert sind.
Beispiel 1
Das folgende Beispiel zeigt, wie die Funktion mindestens_1d verwendet wird, um einen skalaren Wert in ein eindimensionales Array umzuwandeln.
| 1 2 3 4 | # Numpy importieren Numph als NP importieren print (f "array: np.mindestens_1d (10) ") print (f "Form: np.mindestens_1d (10).Form") |
Im obigen Code geben wir einen skalaren Wert an die mindestens_1d -Funktion, die ein 1D -Array wie gezeigt zurückgibt:
| 1 2 | Array: [10] Form: (1,) |
Beispiel #2
Das folgende Beispiel zeigt, wie die Funktion auf einem zweidimensionalen Array funktioniert.
| 1 2 | arr = np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) drucken (np.mindestens_1d (arr)) |
Die Funktion verändert den Eingangswert nicht, da sie mindestens eine Dimension enthält. Dies bedeutet, dass der Eingangswert erhalten bleibt.
Beispiel #3
Sie können auch prüfen, ob der Eingabewert mindestens eine Dimension ist, wie im folgenden Beispielcode gezeigt:
| 1 2 | arr = np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) drucken (np.mindestens_1d (arr) ist arr) |
Hier testen wir, ob das Eingangsarray mindestens 1d ist. Der obige Code sollte zurückgeben:
| 1 | WAHR |
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Dieser Artikel hat uns beigebracht, wie man einen Eingangswert mit dem NP in mindestens eine Dimension umwandelt.mindestens_1d () Funktion.
Danke fürs Lesen!!