Numpy NP.Quadrat
Wir werden die Funktionssyntax, die Parameter und die Rückgabewert mit diesem Tutorial diskutieren.
Numpy Square () Funktionssyntax
Die Funktionssyntax wird unten ausgedrückt:
Numpy.Square (x, /, out = None, *, wobei = true, casting = 'same_kind', order = 'k', dType = none, subok = true [, Signature, ExtObj]) =Funktionsparameter
Die Funktion unterstützt die folgenden Parameter:
- X - Definiert das Eingangsarray oder ein Array -ähnliches Objekt
- Wo - die Bedingung, die über das Eingangsarray ausgestrahlt wird
- Casting - definiert den Casting -Typ
- DTYPE - Der Datentyp des Ausgabearrays
Funktionsrückgabewert
Die Funktion gibt ein neues Array mit den Elementen als Quadrat jeder Komponente im Eingangsarray zurück.
Da die Funktion ein neues Array erstellt, verändert sie das ursprüngliche Array nicht.
Beispiele:
Lassen Sie uns veranschaulichen, wie die Numpy Square -Funktion mit praktischen Beispielen verwendet wird.
Quadrieren eines 1D -Arrays
Wenden Sie den folgenden Code an, um ein eindimensionales Array zu quadrieren:
# Numpy importierenNumph als NP importieren
arr = [29, 34, 22, 100, 40, 3, 2]
print (f "quadratisches Array: np.Quadrat (arr) ")
Der vorherige Code nimmt jedes Element in das Eingabearray ein und gibt ein Array mit seinen jeweiligen Quadraten zurück.
Hinweis: Das resultierende Array hat die gleiche Form wie das Eingangsarray, wie unten gezeigt:
Square Array: [841 1156 484 10000 1600 9 4]Quadrieren eines 2D -Arrays
Der gleiche Fall gilt für ein zweidimensionales Array. Ein Beispiel für den Code -Snippet ist wie gezeigt:
arr_2d = np.Array ([[29, 34, 22], [100, 40, 3]])print (f "quadratisches Array: np.Square (arr_2d) ")
Das Folgende ist die resultierende Ausgabe:
Quadratische Array: [[841 1156 484][10000 1600 9]]
Quadrat-Gleitkommawerte
Die Operation ändert sich bei der Arbeit mit Floats nicht.
arr_floats = np.Array ([[2).9, 3.4, 2.2], [10.3, 4.0, 3.1]]))print (f "quadratisches Array: np.Square (arr_floats) ")
Die vorherige Operation kehrt in das folgende Array zurück:
Quadratisches Array: [8.41 11.56 4.84][106.09 16. 9.61]]]
Hinweis: Wenn Sie eine Ganzzahl in ein Array mit schwimmenden Punktwerten einbeziehen, ist das resultierende Quadrat ein Schwimmer.
Quadrieren komplexe Zahlen
Sie können auch komplexe Zahlen mit der quadratischen Funktion verwenden. Schauen Sie sich das Beispiel unten an:
arr_complex = np.Array ([[2, 3j, 2j], [10J, 4J, 4]])print (f "quadratisches Array: np.Square (arr_complex) ")
Dies kehrt zu dem folgenden Array zurück:
Quadratisches Array: [4.+0.J -9.+0.J -4.+0.J][-100.+0.J -16.+0.J 16.+0.J]]
Hinweis: In ähnlicher Weise wird eine Ganzzahl in einem Array mit komplexen Zahlen in eine komplexe Zahl umgewandelt.
Abschluss
Vielen Dank, dass Sie dieses Tutorial gelesen haben, in dem wir besprochen haben, wie die Numpy Square -Funktion verwendet wird, indem Sie die Funktionsparameter und den Rückgabewert sowie die Abbildung praktischer Beispiele verstehen. Lesen Sie mehr verwandte Artikel auf der Linux Hint -Website.