Coussin de nuée

Le Numpy Pad () sera couvert dans cet article. Nous allons également examiner sa syntaxe et ses arguments pour de meilleures connaissances globales. Ensuite, en utilisant quelques exemples, nous montrerons comment tous les éléments théoriques sont mis en pratique. Mais d'abord, regardons la définition de la fonction pour acquérir une meilleure compréhension de celle-ci.

Définition numpy et sa syntaxe

Numpy est un puissant package de mathématiques Python, comme nous le savons tous. Il comprend une fonction appelée Numpy Pad () qui ajoute un rembourrage aux tableaux. Au fur et à mesure que nous progressons dans ce texte, la définition dont nous venons de discuter deviendra plus claire. La syntaxe liée à la fonction sera couverte dans la section annexée.

# Numpy.pad (array, pad_width, mode = ")

La syntaxe générale de notre fonction est indiquée ci-dessus. Il existe divers critères qui l'accompagnent, que nous allons traverser aujourd'hui. L'option «tableau» spécifie le tableau d'entrée sur lequel le rembourrage doit être appliqué. Le nombre de valeurs rembourrées au bord de chaque axe est représentée par l'argument «largeur de pad».

'mode' est un paramètre. Il peut représenter l'une des valeurs de chaîne ci-dessous ou une fonction fournie par l'utilisateur.

• Constante: le rembourrage se fait avec une valeur constante lorsque cette option est utilisée.
• Edge: le rembourrage est fait avec la valeur de bord du tableau dans cette situation.
• Maximum: lorsque cette option est sélectionnée, le rembourrage est calculé en ajoutant la plus grande valeur de toutes les pièces vectorielles le long de l'axe spécifié.
• Moyenne: Le rembourrage dans cette situation utilise la valeur moyenne de toutes les sections du vecteur le long de l'axe spécifié.
• Médiane: Lorsque cette option est choisie, le rembourrage utilise la plus grande valeur de toutes les pièces vectorielles le long de l'axe fourni.
• Réfléchir: le vecteur est rembourré dans ce cas en le reflétant entre les valeurs initiales et dernières le long de chaque axe.

«Maximum», signifie, médian, et «minimum», tous utilisent l'argument de la longueur «stat». La valeur statistique est calculée en utilisant le nombre de valeurs à chaque bord de chaque axe.

Dans «constante», le paramètre «Valeurs constantes» est utilisée. Les valeurs sont utilisées pour remplir les valeurs de chaque axe ici.

Exemple 1:

Nous examinerons comment cette méthode fonctionne et comment elle nous aide à atteindre notre sortie souhaitée dans cette partie maintenant que nous avons couvert toute la théorie derrière le Pad Numpy (). Nous allons commencer par une instance simple et procéder à des instances plus compliquées. Nous explorerons comment fonctionne la fonction de pad numpy dans notre premier exemple.

Tout d'abord, nous avons importé le module Numpy dans le programme d'échantillon ci-dessous. Après cela, nous avons défini une entrée (indiquée comme ABC) sur laquelle l'opération doit être effectuée. Ensuite, nous avons utilisé notre syntaxe pour obtenir le résultat que nous voulions.

Dans cet exemple, nous avons sélectionné «Maximum» comme mode. En conséquence, les avant et l'arrière sont rembourrés à un maximum de 32 (valeur maximale). Vous trouverez ci-dessous l'implémentation comme vous pouvez le voir.

Importer Numpy comme Ppool
ABC = [2,32,7,8]
Imprimer (Ppool.pad (ABC, (2,3), "maximum"))

Voici le résultat où vous pouvez voir la valeur maximale au début et à la fin du tableau.

Exemple 2:

Jetons un coup d'œil à un autre exemple en utilisant un mode différent. Une deuxième illustration qui se ressemble au premier. Cependant, nous avons utilisé un tableau différent dans ce cas. De plus, nous avons choisi «réfléchir» comme mode d'observation. Le changement de sortie peut être vu.

importer numpy comme p
ABC = [12,33,22,37,60,80,2]
Imprimer (P.Pad (ABC, (5,1), "Réfléchir"))

Voici l'écran résultant du code ci-dessus.

Exemple 3:

Le premier argument, un (3,2) tuple, spécifie que trois composants sont ajoutés avant l'axe et deux éléments sont ajoutés après l'axe dans cet exemple.

L'option Mode détermine le type de valeur qui sera utilisé pour remplir le tableau. Nous utilisons des valeurs constantes 1 et 5 pour remplir le tableau dans notre code, mais nous pouvons changer ce mode en médian, méchant, vide, enveloppe et plus. Chaque mode ajoute un nouvel élément au tableau pour le remplir.

importer numpy comme p
un = [2,4,6,8]
deux = p.pad (un, (3, 2), mode = 'constant', constant_values ​​= (1, 5))
Imprimer (deux)

Vous trouverez ci-dessous l'écran de sortie pour votre aide.

Exemple 4:

Dans ce cas, nous avons importé Numpy avec l'alias «PP» dans le code ci-dessus. Avec le vecteur, la largeur du tampon, l'axe et les kwargs, nous avons développé le pad de la méthode. Pour obtenir des valeurs de rembourrage à partir de la fonction GET () fournie, nous avons déclaré la valeur du plaqueur variable.

Les valeurs de rembourrage ont été fournies à la partie du vecteur.

Nous avons utilisé le NP.Fonction Arange () pour construire un tableau «un» et la fonction Reshape () pour modifier sa forme. La valeur résultante du NP.La fonction pad () a été allouée à la variable «deux». La fonction a fourni la liste «une» et le paramètre de largeur de pad. Enfin, nous avons tenté d'imprimer la valeur de deux.'

L'écran résultant montre le NDARRAY rembourré avec la taille et les valeurs définies dans la sortie.

Conclusion

Pad () est une fonction très importante pour le codage spécifique et est devenue une fonction couramment utilisée dans Python. La fonction permet l'altération du tableau pour limiter le nombre de conflits de système de mémoire. Le Numpy.La fonction PAD () est largement utilisée pour fonctionnaliser pleinement l'AST. Cette fonction permet particulièrement à l'utilisateur de spécifier la nouvelle taille ou même de laisser le système calculer automatiquement la taille.

En conséquence, la capacité d'optimisation des ressources de mémoire a été personnalisée pour réduire le temps de traitement du système. Ce message était à peu près le même et nous avons discuté de la fonction avec plusieurs exemples pour votre aide.