Tableau de cordes numpy
Notez que «C» et «Fortran» sont deux langages de programmation différents. À cette fin, Numpy nous fournit Numpy.Fonctionnalité chararray (). La différence entre la création des tableaux avec Numpy.Fonction chararray () et création des tableaux avec des tableaux réguliers avec le type de chaîne est que cette classe nous fournit quelques fonctionnalités très efficaces. Lorsque les valeurs sont indexées, la fonction chararray () supprime automatiquement les espaces blancs à la fin. De la même manière, lors des comparaisons, les espaces blancs sont supprimés par les opérateurs de comparaison eux-mêmes.
Syntaxe
La syntaxe pour utiliser le Numpy.CharArray () est le suivant:
classe Numpy.chararray (forme, itemSize = 1, unicode = false, tampon = aucun, offset = 0, strides = aucun, ordre = aucun)Maintenant, discutons des arguments qui sont transmis à la fonction.
- forme: Il sert à spécifier comment notre tableau est façonné. C'est un paramètre facultatif.
- Éléments: C'est un paramètre facultatif. Il s'agit d'un paramètre de type de données entier qui est utilisé pour indiquer la longueur du tableau.
- Unicode: Ce paramètre a un type de données booléen et est utilisé pour dire à la fonction s'il prend l'unicode en entrée ou non.
- amortir: Il s'agit d'un paramètre facultatif qui indique l'adresse mémoire du point de départ des données.
- compenser: Un paramètre facultatif qui est le déplacement de la foulée fixe du début à la fin.
- commande: Valeur «C» ou «F» y est transmis pour commande. C'est aussi un paramètre facultatif.
- où: C'est un paramètre facultatif et est basé sur la condition.
Exemple 1
Pour comprendre le Numpy.La fonction de chararray plus en détail, discutons d'un exemple. Dans l'exemple suivant, après avoir inclus la bibliothèque Numpy, nous créons une variable STR_ARRAY et appelons notre Numpy.Chararray fonctionne contre lui. Dans notre fonction, nous ne lui avons donné qu'un seul paramètre qui est (4,5). Ici, le paramètre est la forme de notre tableau. Comme nous l'avons discuté plus tôt dans notre introduction, les autres paramètres sont facultatifs, nous n'avons donc pas besoin de passer ces paramètres car la fonction fonctionne sans ces paramètres et ne donnera aucune erreur.
Nous initialisons notre variable STR_ARR avec le nom «A» dans la ligne suivante. Comme nous le savons, «A» est un personnage. Nous essayons de stocker une chaîne de caractères dans notre tableau, c'est pourquoi nous avons pris un personnage. Enfin, nous imprimons simplement la variable STR_ARR pour voir ce qu'elle détient après toute l'opération.
Importer Numpy comme NPstr_arr = np.chararray ((4, 5))
str_arr [:] = 'a'
print (str_arr)
Le compilateur génère la sortie suivante après avoir exécuté notre code. Discutons de ce qui s'est passé et pourquoi le système nous a donné cette sortie. Les éléments totaux de notre tableau sont «20». Notre tableau a des lignes «4» et a des colonnes «5». En effet, si nous passons la valeur (4,5) comme paramètre à notre fonction, la fonction prend ce paramètre comme forme du tableau. Donc, il crée notre tableau de caractères sous une forme telle qu'il doit avoir quatre lignes et cinq colonnes. Après avoir attribué la forme à notre tableau, nous passons un personnage «A» à notre variable STR_ARR. Dans notre sortie, nous pouvons voir que le système a imprimé la chaîne «A» comme sortie, ce qui signifie qu'il s'agit de notre tableau de chaîne.
Exemple 2
Dans l'exemple précédent, nous avons essayé d'expliquer comment fonctionne la fonction Chararray. Dans cet exemple, nous vérifions si ce type est compatible avec d'autres données. Pour vérifier, nous avons pris deux variables Str_Array et Int_Ar. Comme l'explique son nom, le str_arr stocke le tableau de chaîne et int_arr stocke le tableau int. Nous passons «5» à notre fonction, ce qui signifie que notre tableau est 1D et avons cinq éléments.
Nous passons les nombres au format de chaîne à notre tableau afin que le système prenne ces valeurs comme des caractères. Après cela, nous créons un tableau simple, passons notre tableau de chaîne à ce simple tableau et passons INT32 comme paramètre pour son type de données. Maintenant, nous exécutons notre code pour vérifier s'il convertit notre tableau de chaîne en un tableau entier ou non.
Importer Numpy comme NPstr_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)
imprimer (str_array)
imprimer (int_arr)
Ce qui suit est la sortie que nous avons obtenue après l'exécution de notre code. Nous imprimons les deux tableaux pour comparer leurs sorties, la première sortie d'un tableau de chaînes. Nous pouvons voir que «B» est avec chaque élément et chaque élément du tableau est en citations simples (»simplement parce que le système stocke les cordes en guillemets. Ainsi, à partir de la première sortie, nous pouvons dire que notre tableau de chaîne stocke les nombres au format de chaîne. Maintenant, attendons avec impatience la deuxième sortie.
Dans le deuxième tableau, les chiffres sont les mêmes que dans le tableau précédent. Mais les éléments du tableau suivant diffèrent simplement où ils ne sont pas enfermés dans des guillemets. En effet. Ainsi, en regardant notre sortie, nous pouvons dire que nous avons réussi à modifier le type de notre tableau de la chaîne en entier.
Conclusion
Dans ce tutoriel, nous avons brièvement discuté des tableaux de cordes dans Numpy. Les tableaux peuvent être dans n'importe quel format comme des entiers, des caractères, etc. Nous avons regardé le Numpy.Charrray () Fonction de la bibliothèque Numpy. Nous avons essayé de comprendre le comportement des tableaux de chaînes en effectuant plusieurs exemples. Nous démontons également les tableaux de la chaîne à int. Il existe de nombreuses autres façons de stocker et d'effectuer une opération sur les tableaux de chaînes dans Numpy, mais nous avons expliqué le NP.Fonction de chararray spécifiquement, ce qui est une fonction importante pour fournir une vue pratique des tableaux de valeurs de chaîne et d'unicode.