Tableau de répétition Numpy

«Numpy (Python numérique) est une bibliothèque open source avancée de Python. Il se compose d'objets de tableau multidimensionnels. Numpy est utilisé pour effectuer des opérations logiques et mathématiques. Discutons maintenant des tableaux Numpy pour comprendre la fonction Numpy Repeat (). Tout d'abord, nous devons comprendre les bases des tableaux numpy.

Le tableau Numpy est utilisé pour créer un numéro «N» du tableau qui aide à stocker et à manipuler les données numériques. Le réseau numpy peut être un tableau 1 dimension, bidimensionnel, tridimensionnel ou jusqu'à la réseau N dimensionnel. Les tableaux numpy ont également des axes."

Introduction

Après une revue rapide de Numpy et des bases de Numpy Array, passons maintenant au sujet principal de cet article qui est la fonction Numpy Repeat (). La fonction Numpy Repeat () est utilisée pour répéter les éléments du tableau. Dans la fonction Numpy Repeat (), il aplatit la sortie dans le tableau 1 dimension par défaut. Pour comprendre plus clairement ce concept, prenons un exemple. Supposons que nous ayons un tableau bidimensionnel:

Comme vous le voyez ci-dessus, la sortie du tableau est en 1 dimension. Pour modifier le comportement de la sortie, vous devez d'abord comprendre la syntaxe de la fonction Numpy Repeat ().

Syntaxe

Voici la syntaxe de Numpy Repeat (). Dans la syntaxe, «Numpy.répéter »est le nom de fonction que nous voulons effectuer.

Dans la fonction Numpy Repeat (), nous avons passé trois paramètres qui sont:

art: le tableau d'entrée sur lequel vous souhaitez opérer.

répétitions: Combien de fois vous souhaitez répéter chaque élément du tableau.

axe: les axes le long desquels répéter les valeurs.

Exemple 01: répète un seul numéro

Commençons par le plus simple et le premier exemple de répétition. Dans cet exemple, nous répétons simplement un seul élément pour montrer comment la fonction répétée () fonctionne dans Numpy. L'importation du package Numpy est l'étape initiale vers la mise en œuvre de ce. Ensuite, nous avons utilisé la méthode print () pour afficher la chaîne «l'élément unique est 10». Comme vous le voyez, ce n'est qu'un message pour effacer l'esprit de l'utilisateur que nous allons imprimer un seul élément qui est 10.

Ensuite, nous appelons le NP.Fonction répétée (). La question: pourquoi utilisons-nous «np» avec la fonction répétitive ()? Parce que dans la ligne 1, nous importons le Numpy en tant que NP signifie dire au Python de donner à Numpy l'alias de NP. Cela vous permet d'utiliser NP.function_name au lieu de Numpy.function_name.

Après avoir écrit le NP.repeat () Fonction, à l'intérieur de la fonction, nous y avons passé trois paramètres. Le premier paramètre, «A», a un élément «10» dedans. Le «A» est le tableau d'entrée que nous voulons utiliser. Le deuxième paramètre, «répète», contient la valeur «4», ce qui signifie combien de fois chaque élément du tableau «A» répète. Et le 3^rd Le paramètre, «axe», est «0», ce qui signifie que le tableau est 1 dimension.

Importer Numpy comme NP
imprimer ("l'élément unique est: 10")
élément = np.répéter (a = 10, répéter = 4, axe = 0)
Print ("Maintenant, le nouveau tableau est:", élément)

Après avoir écrit la fonction Repeat (), nous avons maintenant stocké cette fonction dans une variable appelée «élément». C'est juste parce que si nous voulons appeler cette fonction, nous devons réécrire à nouveau toute cette fonction. C'est pourquoi nous avons stocké cette fonction dans une variable afin que lorsque nous voulons appeler cette fonction, utilisez simplement la variable «élément». Et puis nous utilisons la méthode print () pour afficher le tableau avec un message qui affiche "Maintenant, le nouveau tableau est [10 10 10 10]".

Ici, vous voyez la sortie dans la coque où nous avons un seul élément 10 qui est converti en un tableau de longueur 4 contenant l'élément répété 10.

Exemple 02

Passons maintenant à un peu un exemple compliqué où nous répétons plusieurs éléments différents dans un tableau à 1 dimension. Comme vous le voyez, cet exemple est le même que l'exemple 1 ci-dessus, mais dans cet exemple, le tableau 1 dimension a plusieurs éléments.

Commençons par notre 2^nd exemple; Tout d'abord, nous importons Numpy comme alias NP. Ensuite, nous avons appelé une méthode print () où nous avons affiché le message "Le tableau de plusieurs éléments est: [5, 10, 15, 20]". Dans la ligne de code suivante, nous devons appeler une fonction répéter (), mais cette fois, nous avons appelé une fonction répéter () sans paramètres.

Dans cette fonction, nous avons un tableau de plusieurs éléments qui est [5, 10, 15, 20], nous avons un autre élément qui montre combien de fois chaque élément du tableau se répète. Comme vous le voyez, nous n'avons pas donné l'axe cette fois car, par défaut, l'axe de la fonction répéter () est en 1 dimension. En fin de compte, nous avons appelé la méthode print () pour afficher la sortie de la fonction répéter () avec un message significatif.

Importer Numpy comme NP
Imprimer ("Le tableau 1-D ayant plusieurs éléments est: [5, 10, 15, 20]")
Array_1d = np.répéter ([5, 10, 15, 20], 4)
print ("Maintenant, le nouveau tableau formé est:", array_1d)

Voici la sortie de l'illustration ci-dessus. Dans la coquille, vous voyez, nous avons un tableau de plusieurs éléments [5, 10, 15, 20]. Et puis, nous avons un tableau nouvellement formé où chaque élément est répété 4 fois.

Exemple 03: Plusieurs éléments dans un tableau bidimensionnel

Passons maintenant à l'exemple compliqué où nous avons mis en œuvre un tableau bidimensionnel.

Où axe = 0

Ce scénario est similaire à celui que nous avons utilisé précédemment, mais maintenant nous avons un tableau 2D avec axe = 0. Commençons à implémenter notre 3^rd exemple. Tout d'abord, nous avons une variable nommée «ARR». Dans ARR, un tableau 2D est stocké. Ensuite, il y a un message que nous affichons afin que l'utilisateur puisse comprendre ce que nous faisons dans cet exemple.

Ensuite, nous appelons un NP.Fonction répétée () ayant trois paramètres «a, répétitions, axe». Dans "A", il y a un tableau 2D stocké, qui a été déclaré au-dessus "ARR", puis nous utilisons des "répétitions", qui montre combien de fois chaque élément d'un tableau sera répété, et enfin, nous avons un "axe" qui montre dans quelle direction le tableau sera affiché.

Comme vous le voyez, nous avons une valeur d'un «axe» est 0, ce qui signifie que la répétition des éléments du tableau sera dans une direction vers le bas. Et puis, nous utilisons la méthode print () pour afficher la sortie.

Importer Numpy comme NP
Arr = [[10,11], [20,21]]
Print ("Le tableau 2D ayant plusieurs éléments est:", arr)
Array_2d = np.répéter (a = arr, répéter = 2, axe = 0)
print ("Maintenant, le nouveau tableau formé est: \ n", array_2d)

Maintenant, voici la sortie de l'exemple mentionné ci-dessus:

Où axe = 1

Cet exemple est le même que l'exemple ci-dessus; La seule différence est la valeur de «l'axe», qui est 1 qui montre la direction de la répétition de chaque élément du tableau sera horizontal à travers la ligne.

Importer Numpy comme NP
Arr = [[10,11], [20,21]]
Print ("Le tableau 2D ayant plusieurs éléments est:", arr)
Array_2d = np.répéter (a = arr, répéter = 2, axe = 1)
print ("Maintenant, le nouveau tableau formé est: \ n", array_2d)

Voici la sortie affichée dans le shell:

Conclusion

Dans cet article, nous avons une revue rapide de Numpy; Ensuite, nous apprenons les bases de Numpy Array, puis nous apprenons notre sujet principal, qui est Numpy Repeat (). Nous avons appris ce qu'est la fonction Numpy Repeat () et quelles sont la syntaxe et les paramètres de la répétition Numpy (). Ensuite, nous avons mis en œuvre quelques exemples avec une logique différente afin qu'aucun problème ne reste à. J'espère sincèrement que cet article peut être utile aux programmeurs pour continuer à apprendre la bibliothèque avancée de Python Numpy.