Numpy Repeat Array

„Numpy (Numerical Python) ist eine fortgeschrittene Open-Source-Bibliothek von Python. Es besteht aus mehrdimensionalen Array-Objekten. Numpy wird verwendet, um logische und mathematische Operationen auszuführen. Lassen Sie uns nun Numpy Arrays diskutieren, um die Numpy Repeat () -Funktion zu verstehen. Zuerst müssen wir die Grundlagen von Numpy -Arrays verstehen.

Das Numpy -Array wird verwendet, um eine „n“ -Annummer des Arrays zu erstellen, die beim Speichern und Manipulieren der numerischen Daten hilft. Das Numpy-Array kann ein 1-dimensionales, zweidimensionales, dreidimensionales oder bis zu n-dimensionales Array sein. Die Numpy -Arrays haben auch Achsen.”

Einführung

Nach einer kurzen Übersicht über Numpy und die Grundlagen von Numpy Array gehen wir nun zum Hauptthema dieses Artikels über, der die Numpy Repeat () -Funktion ist. Mit der Funktion numpy repep () wird die Elemente des Arrays wiederholt. In der Funktion numpy repep () flacht sie standardmäßig in das 1-dimensionale Array in der Ausgabe in den. Nehmen wir ein Beispiel, um dieses Konzept klarer über dieses Konzept zu verstehen. Nehmen wir an, wir haben ein zweidimensionales Array:

Wie Sie oben sehen, ist die Ausgabe des Arrays 1-dimensional. Um das Verhalten der Ausgabe zu ändern, müssen Sie zunächst die Syntax der Numpy Repeat () -Funktion verstehen.

Syntax

Hier ist die Syntax von Numpy Repeat (). In der Syntax „Numpy.Wiederholung “ist der Funktionsname, den wir ausführen möchten.

In der Funktion numpy repep () haben wir drei Parameter übergeben, nämlich:

arr: Ist das Eingangsarray, auf dem Sie arbeiten möchten.

Wiederholungen: Wie oft möchten Sie jedes Element des Arrays wiederholen.

Achse: Die Achsen entlang der die Werte wiederholen, um die Werte zu wiederholen.

Beispiel 01: Wiederholt eine einzelne Nummer

Beginnen wir mit dem einfachsten und ersten Beispiel der Wiederholung. In diesem Beispiel wiederholen wir nur ein einzelnes Element, um zu zeigen, wie die Funktion der Wiederholung () in Numpy funktioniert. Das Import des Numpy -Pakets ist der erste Schritt zur Implementierung. Dann haben wir die Print () -Methode verwendet, um die Zeichenfolge "Das einzelne Element ist 10" anzuzeigen. Wie Sie sehen, ist dies nur eine Nachricht, um den Kopf des Benutzers zu klären, dass wir ein einzelnes Element drucken werden, das 10 ist.

Dann nennen wir den NP.Repeat () Funktion. Die Frage: Warum verwenden wir "NP" mit der Funktion repep ()? Denn in Zeile 1 importieren wir den Numpy als NP, um dem Python zu sagen, dass er Numpy den Alias ​​von NP geben soll. Wenn Sie dies tun, können Sie NP verwenden.function_name anstelle von numpy.Funktionsname.

Nach dem Schreiben des NP.Wiederholung () Funktion in der Funktion haben wir drei Parameter darin übergeben. Der erste Parameter "A" enthält ein "10" -Element darin. Das „A“ ist das Eingangsarray, das wir bedienen möchten. Der zweite Parameter, „Wiederholungen“, enthält den Wert „4“, was bedeutet, wie oft jedes Element des Array „A“ wiederholt. Und die 3^Rd Parameter, „Achse“ ist „0“, was bedeutet, dass das Array 1-dimensional ist.

Numph als NP importieren
print ("Das einzelne Element ist: 10")
Element = np.Wiederholen (a = 10, Wiederholungen = 4, Achse = 0)
print ("Jetzt ist das Neue Array:", Element)

Nachdem wir die gesamte Repeat () -Funktion geschrieben haben, haben wir diese Funktion nun in einer Variablen namens "Element" gespeichert, die wir namens "Element" gespeichert haben. Dies liegt nur daran, dass wir diese ganze Funktion noch einmal schreiben müssen, wenn wir diese Funktion aufrufen wollen. Aus diesem Grund haben wir diese Funktion in einer Variablen gespeichert, damit wir diese Funktion aufrufen möchten, verwenden Sie einfach das Variable „Element“. Und dann verwenden wir die Print () -Methode, um das Array mit einer Nachricht anzuzeigen, die anzeigt, dass "jetzt das Neue Array [10 10 10 10] ist".

Hier sehen Sie die Ausgabe in der Schale, in der wir ein einzelnes Element 10 haben, das in ein Array von Länge 4 umgewandelt wird, das wiederholtes Element 10 enthält.

Beispiel 02

Gehen wir nun zu einem kleinen komplizierten Beispiel über, in dem wir mehrere verschiedene Elemente in einem 1-dimensionalen Array wiederholen. Wie Sie sehen, ist dieses Beispiel das gleiche wie das oben genannte Beispiel 1, aber in diesem Beispiel hat das 1-dimensionale Array mehrere Elemente.

Beginnen wir mit unseren 2^nd Beispiel; Erstens importieren wir Numpy als alias np. Dann haben wir eine Print () -Methode aufgerufen, bei der wir die Meldung "Das Array mehrerer Elemente lautet: [5, 10, 15, 20]". In der nächsten Codezeile müssen wir eine Repeat () -Funktion aufrufen, aber diesmal haben wir eine Repeat () -Funktion ohne Parameter aufgerufen.

In dieser Funktion haben wir ein Array mehrerer Elemente [5, 10, 15, 20], dann haben wir ein anderes Element, das zeigt, wie oft jedes Element des Arrays wiederholt wird. Wie Sie sehen, haben wir die Achse diesmal nicht gegeben. Am Ende haben wir die Print () -Methode aufgerufen.

Numph als NP importieren
print ("Das 1-D-Array mit mehreren Elementen ist: [5, 10, 15, 20]")
Array_1d = np.Wiederholen ([5, 10, 15, 20], 4)
print ("Jetzt ist das neue geformte Array:", Array_1d)

Hier ist die Ausgabe der oben genannten Abbildung. Sie sehen, in der Schale haben wir eine Reihe mehrerer Elemente [5, 10, 15, 20]. Und dann haben wir ein neu geformtes Array, in dem jedes Element 4 Mal wiederholt wird.

Beispiel 03: Mehrere Elemente in einem zweidimensionalen Array

Lassen Sie uns nun zu dem komplizierten Beispiel übergehen, in dem wir ein zweidimensionales Array implementiert haben.

Wo axis = 0

Dieses Szenario ähnelt dem, das wir zuvor verwendet haben, aber jetzt haben wir ein 2D -Array mit Axis = 0. Beginnen wir mit der Implementierung unserer 3^Rd Beispiel. Erstens haben wir eine Variable mit dem Namen "arr". In ARR wird ein 2D -Array gespeichert. Dann gibt es eine Nachricht, die wir anzeigen, damit der Benutzer verstehen kann, was wir in diesem Beispiel tun.

Dann nennen wir einen NP.Wiederholung () Funktion mit drei Parametern "A, Wiederholungen, Achse". In „A“ wird ein 2D -Array gespeichert, das über „arr“ deklariert wurde, dann verwenden wir „Wiederholungen“, was zeigt, wie oft jedes Element eines Arrays wiederholt wird, und zuletzt haben wir eine „Achse“, die zeigt In welcher Richtung wird das Array angezeigt?.

Wie Sie sehen, haben wir einen Wert einer „Achse“ 0, was bedeutet. Und dann verwenden wir die Print () -Methode, um die Ausgabe anzuzeigen.

Numph als NP importieren
Arr = [[10,11], [20,21]]
print ("Das 2-D-Array mit mehreren Elementen ist:", arr)
Array_2d = np.Wiederholen (a = arr, wiederholt = 2, axis = 0)
print ("Jetzt ist das neue geformte Array: \ n", Array_2d)

Jetzt ist hier die Ausgabe des oben genannten Beispiels:

Wobei Achse = 1

Dieses Beispiel entspricht dem obigen Beispiel; Der einzige Unterschied ist der Wert der „Achse“, der 1 ist, der die Richtung der Wiederholung jedes Elements des Arrays zeigt.

Numph als NP importieren
Arr = [[10,11], [20,21]]
print ("Das 2-D-Array mit mehreren Elementen ist:", arr)
Array_2d = np.Wiederholen (a = arr, Wiederholungen = 2, Achse = 1)
print ("Jetzt ist das neue geformte Array: \ n", Array_2d)

Hier ist die in der Shell angezeigte Ausgabe:

Abschluss

In diesem Artikel haben wir eine kurze Überprüfung von Numpy; Dann lernen wir die Grundlagen von Numpy Array, dann lernen wir unser Hauptthema, nämlich Numpy Repeat (). Wir haben gelernt, was die Funktion numpy repep () ist und was die Syntax und die Parameter der Numpy Repeat () sind. Dann haben wir einige Beispiele mit unterschiedlicher Logik implementiert, so dass kein Problem bleiben würde. Ich hoffe aufrichtig, dass dieser Artikel für die Programmierer nützlich sein kann, um weiter über die fortschrittliche Bibliothek von Python Numpy zu lernen.