Numpy Pad

Der Numpy Pad () wird in diesem Artikel behandelt. Wir werden uns auch die Syntax und Argumente ansehen, um ein besseres allgemeines Wissen zu erhalten. Mit einigen Beispielen zeigen wir dann, wie alle Theorieelemente in die Praxis umgesetzt werden. Schauen wir uns zunächst die Definition der Funktion an, um ein besseres Verständnis dafür zu erlangen.

Numpy Definition und ihre Syntax

Numpy ist ein leistungsstarkes Python -Mathematikpaket, wie wir alle wissen. Es enthält eine Funktion namens Numpy Pad (), die den Arrays Polster hinzufügt. Wenn wir diesen Text durchlaufen, wird die von uns gerade besprochene Definition klarer. Die mit der Funktion bezogene Syntax wird im angehängten Abschnitt behandelt.

# Numpy.pad (Array, pad_width, modus = ")

Die allgemeine Syntax unserer Funktion ist oben gezeigt. Es gibt verschiedene Kriterien, die damit einhergehen, die wir heute durchmachen werden. Die Option "Array" gibt das Eingangsarray an, auf das die Polsterung angewendet werden soll. Die Anzahl der Werte, die an der Kante jeder Achse gepolstert sind.

'Modus' ist ein Parameter. Es kann einen der folgenden Zeichenfolgewerte oder eine von Benutzer bereitgestellte Funktion darstellen.

• Konstante: Die Polsterung erfolgt mit einem konstanten Wert, wenn diese Option verwendet wird.
• Rand: Polsterung erfolgt mit dem Randwert des Arrays in dieser Situation.
• Maximum: Wenn diese Option ausgewählt ist, wird die Polsterung berechnet, indem der größte Wert aller Vektorteile entlang der angegebenen Achse hinzugefügt wird.
• Mittelwert: Die Polsterung in dieser Situation verwendet den Mittelwert aller Abschnitte des Vektors entlang der angegebenen Achse.
• Median: Wenn diese Option ausgewählt wird, verwendet die Polsterung den größten Wert aller Vektorteile entlang der bereitgestellten Achse.
• Reflect: Der Vektor wird in diesem Fall gepolstert, indem er ihn zwischen den anfänglichen und den letzten Werten entlang jeder Achse widerspiegelt.

"Maximum" Mean ", Median" und "Minimum" verwenden das Argument "Status" Länge. Der statistische Wert wird anhand der Anzahl der Werte an jeder Achsekante berechnet.

In "Konstante" wird der Parameter "Konstante Werte" verwendet. Die Werte werden verwendet, um die Werte für jede Achse hier zu padeln.

Beispiel 1:

Wir werden uns ansehen, wie diese Methode funktioniert und wie sie uns hilft, unsere gewünschte Ausgabe in diesem Teil zu erreichen, jetzt, da wir die gesamte Theorie hinter dem Numpy Pad behandelt haben (). Wir werden mit einer einfachen Instanz beginnen und mit komplizierteren fortfahren. Wir werden untersuchen, wie die Numpy Pad -Funktion in unserem ersten Beispiel funktioniert.

Zuerst haben wir das Numpy -Modul in das unten stehende Beispielprogramm importiert. Anschließend haben wir einen Eingang (als ABC angezeigt) definiert, auf dem die Operation ausgeführt werden muss. Dann haben wir unsere Syntax verwendet, um das Ergebnis zu erzielen, das wir wollten.

In diesem Beispiel haben wir "maximal" als unseren Modus ausgewählt. Infolgedessen sind die Vorder- und Rückseite auf maximal 32 (maximaler Wert) gepolstert. Unten ist die Implementierung, wie Sie sehen können.

Importieren Sie Numpy als ppool
ABC = [2,32,7,8]
Druck (ppool.PAD (ABC, (2,3), "maximal"))

Hier ist das Ergebnis, in dem Sie den Maximalwert zu Beginn und am Ende des Arrays sehen können.

Beispiel 2:

Schauen wir uns ein anderes Beispiel mit einem anderen Modus an. Eine zweite Illustration, die dem ersten gleich ist. In diesem Fall haben wir jedoch ein anderes Array verwendet. Außerdem haben wir uns für „reflektieren“ als unseren Beobachtungsmodus entschieden. Die Änderung der Ausgabe ist zu sehen.

Numph als p importieren
ABC = [12,33,22,37,60,80,2]
Druck (p.PAD (ABC, (5,1), "reflektieren"))

Hier ist der resultierende Bildschirm des obigen Codes.

Beispiel 3:

Das erste Argument, ein (3,2) Tupel.

Die Modusoption bestimmt die Art von Wert, mit der das Array gepadelt wird. Wir verwenden die konstanten Werte 1 und 5, um das Array in unserem Code zu padeln, aber wir können diesen Modus in Median, Mittelwert, leer, wickeln und mehr ändern. Jeder Modus fügt dem Array ein neues Element hinzu, um es herauszuschlagen.

Numph als p importieren
eins = [2,4,6,8]
zwei = p.Pad (eins, (3, 2), Modus = 'Konstant', Constant_values ​​= (1, 5))
Druck (zwei)

Unten finden Sie den Ausgangsbildschirm für Ihre Hilfe.

Beispiel 4:

In diesem Fall haben wir Numpy mit dem Alias ​​„PP“ im obigen Code importiert. Mit Vektor, Padbreite, Achse und Kwargs haben wir das Method -Pad entwickelt. Um Padding -Werte aus der bereitgestellten Get () -Funktion zu erhalten, haben wir den Variablen -Pad -Wert deklariert.

Die Padding -Werte wurden dem Anteil des Vektors zur Verfügung gestellt.

Wir haben den NP verwendet.Arange () Funktion zum Erstellen eines Arrays 'One' und der Reshape () -Funktion, um seine Form zu ändern. Der resultierende Wert des NP.PAD () -Funktion wurde der Variablen 'Two' zugeteilt. Die Funktion hat die Liste "One" und den Parameter der Pad -Breite geliefert. Schließlich haben wir versucht, den Wert von zwei zu drucken.''

Der resultierende Bildschirm zeigt das mit der definierte Größe und den Werten in der Ausgabe gepolsterte NDarray.

Abschluss

PAD () ist eine sehr wichtige Funktion für eine spezifische Codierung und ist zu einer häufig verwendeten Funktion in Python geworden. Die Funktion ermöglicht die Änderung des Arrays, um die Anzahl der Speichersystemkonflikte zu begrenzen. Der Numpy.PAD () -Funktion wird ausgiebig verwendet, um das AST vollständig zu funktionalisieren. Mit dieser Funktion kann der Benutzer insbesondere die neue Größe angeben oder das System sogar die Größe für sie automatisch berechnen lassen.

Infolgedessen wurde die Fähigkeit zur Optimierung der Speicherressourcen angepasst, um die Verarbeitungszeit des Systems zu verringern. Dieser Beitrag war ungefähr gleich und wir haben die Funktion mit mehreren Beispielen für Ihre Hilfe besprochen.