Carreau nu

Python est un langage de programmation de haut niveau adapté aux débutants et aux débutants. Il donne une variété de fonctions aux développeurs. De plus, de nombreuses fonctions et méthodes intégrées permettent aux utilisateurs de concevoir et de développer un code simple et facile à comprendre. Les bibliothèques Python sont très simples et fournissent de nombreuses fonctionnalités qui aident l'utilisateur à développer le code.

L'une des bibliothèques Python donne une fonction de tuile Numpy pour travailler avec les tableaux. Cet article couvre les détails du fonctionnement des carreaux Numpy et de ce qu'il fait. Nous fournirons un examen rapide de la tuile Numpy et expliquerons brièvement sa syntaxe, et enfin fournir quelques exemples pour vous aider à comprendre facilement la fonction de la tuile Numpy.

Qu'est-ce que Tile Numpy?

Avant de discuter de la tuile Numpy, discutons d'abord que Numpy est une bibliothèque Python et un ensemble fondamental qui offre des routines d'algèbre linéaire, des générateurs de nombres aléatoires, des fonctions mathématiques complètes, une transformée de Fourier, un calcul scientifique, une manipulation de données et de nombreuses autres fonctions.

De plus, la bibliothèque Numpy fournit des tableaux utilisés pour stocker, organiser et manipuler les numéros. De nombreuses fonctions Numpy sont utilisées sur des tableaux pour manipuler des tableaux numpy, et l'un d'eux est des carreaux Numpy.

La tuile Numpy dans le langage de programmation Python fournit la facilité pour répéter un tableau plusieurs fois, autant de fois que vous le souhaitez.

La tuile Numpy dans Python est une fonction qui crée un nouveau tableau en reproduisant un tableau d'entrée. Pensez à un sol carrelé; La même tuile est répétée plusieurs fois pour couvrir tout le sol. La fonction de carreaux Numpy permet à l'utilisateur de sélectionner une matrice et de la répéter autant de fois qu'il le souhaite.

Par exemple, disons que nous avons un tableau [1, 2, 3, 4], appliquer une fonction de carreaux Numpy comme NP.carreau ([1, 2, 3, 4], 2), il reproduira le tableau deux fois et renverra un nouveau tableau.

Syntaxe de carreaux numpy

Le Numpy renvoie toujours le tableau même si vous lui fournissez une liste. Par conséquent, après avoir exécuté la fonction de tuile Numpy, un nouveau tableau est renvoyé. La syntaxe de la tuile Numpy est la suivante:

# np.carreau (tableau, répétition)

Le «tableau» représente le tableau d'entrée sur lequel la fonction de tuile doit être appliquée. La «répétition» représente le nombre du nombre de fois où le tableau d'entrée doit être répété. Comprenons cela avec la démonstration d'exemples.

Comment fonctionne la fonction de carreaux Numpy en Python?

La fonction de la tuile numpy est très simple. Tout d'abord, installez n'importe quel interprète Python sur votre système, par exemple, Spyder. Ensuite, installez Numpy à l'aide de la commande PIP; Par exemple, !pip installer Numpy. Une fois la bibliothèque Numpy installée, ses fonctions et méthodes peuvent facilement être incorporées dans les programmes Python.

Ci-dessous, nous avons présenté quelques exemples pour vous aider à mieux comprendre la fonction de tuile numpy.

Exemple 1:

Dans cet exemple, nous utilisons simplement un tableau unidimensionnel et appliquons la fonction de carreaux Numpy. Ensuite, nous importons simplement une fonction Numpy comme NP, puis nous utilisons un tableau composé de quatre valeurs, puis appliquons la fonction de tuile Numpy dessus.

Importer Numpy comme NP
Array = [1, 2, 3, 4]
print ("Le tableau est =", tableau)
rep = 3
print ("\ nrepeat le tableau 3 fois =", np.carreau (tableau, représentant))
rep = 4
imprimer ("\ nrepeating array 4 fois =", np.carreau (tableau, représentant))

Comme vous pouvez l'observer, la première sortie présente les 3 répétitions car le nombre répété fourni est 3 tandis que la deuxième sortie a la répétition quadruple car le numéro de répétition fourni est 4. Voici la sortie du code indiqué ci-dessus.

Exemple 2:

Voici un autre exemple pour démontrer la fonction de la tuile Numpy. Dans cet exemple, nous importons simplement le Numpy en NP, puis nous utilisons un tableau avec une valeur d'axe 0. Après cela, nous attribuons le numéro de répétition 3 afin que le tableau soit répété 3 fois.

Importer Numpy comme NP
array = np.Array ([0, 1, 2])
print ("Le tableau est =", tableau)
x = np.carreau (tableau, 3)
Imprimer ("Le tableau après application de la fonction de carreaux est =", x)

Voici la sortie du code ci-dessus:

Exemple 3:

Dans cet exemple, nous expliquerons que la répétition du tableau d'entrée peut être plus que les dimensions du tableau d'entrée. Donc, d'abord, nous importerons la fonction Numpy comme NP, puis nous déclarons le tableau avec 4 valeurs et fournissons la valeur de répétition plus que la dimension du tableau.

Voyons d'abord le code, puis nous l'expliquerons mieux. Voici le code:

Importer Numpy comme NP
array = np.Array ([0, 1, 2, 3])
print ("Le tableau est =", tableau)
Imprimer ("Le tableau après application de la fonction de carreaux est =")
x = np.carreau (tableau, répétitions = (3, 3))
Imprimer (x)

Comme vous pouvez l'observer, la valeur de répétition est (3, 3), ce qui signifie, d'abord, les valeurs du tableau sont répétées trois fois, puis le tableau résultant est dupliqué trois fois. Voyons la sortie afin que nous puissions visualiser le résultat et le comprendre mieux.

Exemple 4:

Dans l'exemple précédent, nous avons démontré que le numéro de répétition peut être supérieur à la dimension du réseau d'entrée. Dans cet exemple, nous expliquerons que le nombre de répétitions peut être inférieur aux dimensions du tableau d'entrée.

Ici, nous importons simplement le Numpy en NP, puis déclarons un réseau d'entrée bidimensionnel avec 2 nombres dans chaque dimension. Voici le code de l'exemple:

Importer Numpy comme NP
array = np.Array ([[2, 3], [4, 5]])
print ("Le tableau est =", tableau)
Imprimer ("Le tableau après application de la fonction de carreaux est =")
x = np.carreau (tableau, répétitions = 3)
Imprimer (x)

Comme vous pouvez l'observer, le tableau d'entrée est bidimensionnel et le numéro de répétition est 3. Dans cet exemple, chaque valeur du tableau est répétée 3 fois, mais le nombre de dimensions reste le même. Voici la sortie du code fourni ci-dessus:

Conclusion

Dans cet article, nous avons appris la fonction de carreaux Numpy. La bibliothèque Numpy fournit plusieurs fonctions sur les tableaux et dont l'un est la fonction de tuile. La fonction de tuile Numpy permet à l'utilisateur de répéter le tableau d'entrée autant de fois que nécessaire. À l'aide de plusieurs exemples, nous avons expliqué l'utilisation de la fonction de tuile Numpy pour vous faire comprendre la fonction d'une meilleure manière.