Автор оригинала: Team Python Pool.
Привет гики и добро пожаловать в сегодняшней статье мы обсудим NumPy insert(). Наряду с этим мы также рассмотрим его синтаксис и параметры. Для лучшего понимания мы также рассмотрим несколько примеров. NumPy-это мощная математическая библиотека python, которая предоставляет нам функцию insert. NumPy insert() помогает нам, позволяя вставлять значения в заданную ось перед заданным индексным номером. Чтобы выполнить эту операцию, есть несколько параметров, о которых мы должны позаботиться. Одной из таких вещей является ось; если она не определена, то входной массив сначала выравнивается. Подробнее о параметрах мы расскажем в этой статье.
СИНТАКСИС NUMPY INSERT()
Ниже приведен синтаксис NumPy.insert()
numpy.insert(arr, obj, values,)Это стандартный синтаксис, который имеет в общей сложности 4 параметра. Каждый параметр важен по-своему. Далее мы подробно рассмотрим каждый параметр.
ПАРАМЕТР ВСТАВКИ NUMPY()
arr: array_likeЭто представляет входной массив, на котором должна выполняться операция.
obj: int, sliceЭто индекс, перед которым необходимо вставить новое значение.
values: array_likeЭтот параметр представляет значение, которое будет вставлено в массив. Вставляемое значение должно иметь тип данных, аналогичный типу массива, иначе оно подвергается преобразованию.
Axis: intЭто необязательный параметр, и, как указано выше, если он не определен, входной массив сглаживается. Это означает, что входной массив преобразуется в одномерный массив.
ВЕРНУТЬ
OUT: ndarrayВозвращает входной массив со вставленным новым значением.
ПРИМЕРЫ ВСТАВКИ NUMPY()
Теперь давайте рассмотрим несколько примеров, которые помогут нам понять Numpy insert()
import numpy as ppool.array([[2,4],[6,8],[10,12]]) print(a) print(ppool.insert(a,1,5))
#output [[ 2 4] [ 6 8] [10 12]] #without axis [ 2 5 4 6 8 10 12]
ОБЪЯСНЕНИЕ
Здесь, в приведенном выше примере, мы сначала импортировали NumPy. На следующем шаге мы определили, что массив можно назвать входным массивом. На котором будут выполняться все операции. Затем, следуя правильному синтаксису, мы написали: “ppool.insert(a,1,5)”. Здесь обозначение “a” представляет имя массива, “1” представляет индекс, в который необходимо вставить значение. “5” представляет значение, которое должно быть вставлено, и вывод оправдывает его. Еще одна важная вещь, на которую следует обратить внимание, заключается в том, что здесь мы не определили никакой оси . В результате чего мы получаем на выходе сплющенный массив ( 1 измерение).
Теперь рассмотрим другой пример
import numpy as ppool.array([[2,4],[6,8],[10,12]]) print(a)))
#output [[ 2 4] [ 6 8] [10 12]] #with axis [[ 2 5 4] [ 6 5 8] [10 5 12]]
Приведенный выше пример аналогичен тому, с которым мы имели дело ранее. С единственной разницей оси и если сравнить два выхода, то изменение вполне очевидно. Здесь мы не получаем никакой 1-мерной матрицы. Скорее всего, в каждое 1-е место матрицы вставляется значение.
Теперь давайте рассмотрим последний пример, в котором мы будем вставлять элементы с помощью последовательности.
import numpy as ppool.array([[2,4],[6,8],[10,12]])))
#output [[ 2 5 4] [ 6 2 8] [10 3 12]]
Здесь мы можем видеть, что в том же примере мы использовали последовательность. Вместо добавления аналогичного значения мы добавили различные значения при href=”https://en.scratch-wiki.info/wiki/Index#:~:text=An%20index%20is%20a%20numerical,key%20points%20to%20a%20value.”>index число 1 суб-массивов. href=”https://en.scratch-wiki.info/wiki/Index#:~:text=An%20index%20is%20a%20numerical,key%20points%20to%20a%20value.”>index число 1 суб-массивов.
ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧТИТЕ
- Numpy Mean: Реализация и важность
- ЧТО ТАКОЕ NUMPY DIFF? ВМЕСТЕ С ПРИМЕРАМИ
- Работа С Модулем Python Bisect
- Python Max Int | Каково максимальное значение типа данных int в Python
- Python int to Binary | Integer to Binary Преобразование
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В этой статье мы рассмотрели вставку NumPy. Для лучшего понимания мы рассмотрели его синтаксис, параметры. Мы просмотрели несколько примеров и немного поиграли с синтаксисом. В конце концов, мы приходим к выводу, что NumPy insert() помогает нам вставлять значения вдоль заданной оси. Я надеюсь, что эта статья смогла развеять все ваши сомнения.
В случае, если у вас есть какие-либо нерешенные сомнения, не стесняйтесь писать их ниже в разделе комментариев. Прочитав это, почему бы не прочитать NumPy trace далее.