Функция Numpy Repeat Подробно объяснена в Python

Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы рассмотрим NumPy repeat(). Наряду с этим, для общего лучшего понимания, мы также рассмотрим его синтаксис и параметр. Затем мы увидим применение всей теоретической части на нескольких примерах.

Но сначала давайте попробуем получить краткий обзор нашей функции NumPy repeat() через ее определение. Предположим, что вы определяете массив; вы определяете массив. Если вы хотите, чтобы элементы повторялись несколько раз, вы можете использовать эту функцию и легко выполнить свою работу вместо того, чтобы писать их вручную. Это станет более ясным, когда мы обсудим несколько примеров. Но перед этим, в следующем разделе, мы рассмотрим его параметр.

СИНТАКСИС

numpy.repeat(a, repeats)

Это общий синтаксис, связанный с нашей функцией. В следующем разделе мы рассмотрим различные параметры, связанные с ним.

ПАРАМЕТР

1.a:array_like

Этот параметр представляет массив, над которым необходимо выполнить операцию.

2.повторите: int или массив int

Этот параметр представляет, сколько раз элемент массива должен быть повторен.

3.ось: int

Это необязательный параметр, представляющий ось, вдоль которой значения должны быть повторены.

ВЕРНУТЬ

repeated_array:

По завершении работы над кодом он возвращает повторный массив. Который имеет ту же форму, что и входной массив.

ПРИМЕРЫ

Как мы уже сделали со всей теоретической частью, связанной с NumPy repeat(). В этом разделе мы рассмотрим, как работает эта функция и как она помогает нам достичь желаемого результата. Мы начнем с примера элементарного уровня и постепенно перейдем к более сложным примерам.

1. Базовый пример для NumPy repeat()

#input
import numpy as ppool
a=[1,23,4,5]
print(ppool.repeat(a,2))

#output
[ 1  1 23 23  4  4  5  5]

В приведенном выше примере сначала мы импортировали модуль NumPy. После этого мы определили наш массив. После чего мы использовали наш синтаксис вместе с оператором print. Здесь, как указано в программе, мы хотим, чтобы элементы повторялись дважды. Так что наш результат оправдывает это. Основной мотив этого примера – дать вам представление о функционировании синтаксиса. Далее мы увидим a href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Bit”>бит более продвинутый пример. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Bit”>бит более продвинутый пример.

2. Пример с Numpy repeat в виде массива

import numpy as ppool
a=[1,23,4,5]
print(ppool.repeat(a,[2,1,3,1]))

#output
[ 1  1 23  4  4  4  5]

Выше мы видим еще один пример. Мы выполнили все шаги, аналогичные шагам 1-го примера. Но вместо того, чтобы просто использовать целое число для цели повторения, мы использовали массив. Здесь мы указали, сколько раз мы хотим, чтобы каждый элемент возвращался. Результат здесь оправдывает наш вклад. Делая это, мы получаем немного больше свободы и контроля.

3.пример для 2-d массива

import numpy as ppool
a=[[1,2,3,4],
  [5,6,7,8],
  [12,32,45,5]]
print(ppool.repeat(a,[1,2,3,1,
                    1,4,1,2, 
                    1,2,3,1]))

[ 1  2  2  3  3  3  4  5  6  6  6  6  7  8  8 12 32 32 45 45 45  5]

Выше мы рассмотрели пример для 2-d массива. Здесь мы следовали шагам, аналогичным приведенным выше. Но здесь мы видим, что, хотя мы рассматриваем 2-d массив, ваш вывод-это сплющенный 1-d массив. В следующем примере мы увидим, как сохранить форму 2-d массива при использовании функции repeat.

4. Пример с параметром axis

import numpy as ppool
a=[[1,23,4,5],
   [2,45,67,52]]
   ))

[[ 1  1 23  4  4  4  5]
 [ 2  2 45 67 67 67 52]

Еще один пример, похожий на 2 приведенных выше примера. Здесь мы использовали 2-d массив и, кроме того, использовали параметр axis. То, что он делает, – это вместо того, чтобы сглаживать массив, он делит его на подгруппы и работает над ним соответственно.

ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧТИТЕ

Numpy Mean: Реализация и важность
Ось Numpy в Python С подробными Примерами
ЧТО ТАКОЕ NUMPY CHOOSE()? ПОДРОБНО ОБЪЯСНЕНО
Numpy Vstack в Python Для различных массивов
NumPy log Function() | Что такое Numpy log в Python

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этой статье мы рассмотрели NumPy repeat(). Кроме того, мы также рассмотрели его синтаксис и параметры. Для лучшего понимания мы рассмотрели несколько примеров. Мы варьировали синтаксис и рассматривали выходные данные для каждого случая. В конце концов, мы можем сделать вывод, что NumPy repeat() повторяет элемент массива.

Надеюсь, эта статья смогла развеять все сомнения. Но если у вас есть какие-либо нерешенные вопросы, не стесняйтесь писать их ниже в разделе комментариев. Прочитав это, почему бы не прочитать о заполнении в массивах далее.