Almohadilla

El numpy almohadilla () se cubrirá en este artículo. También echaremos un vistazo a su sintaxis y argumentos para un mejor conocimiento general. Luego, usando algunos ejemplos, mostraremos cómo se ponen en práctica todos los elementos teóricos. Pero primero, veamos la definición de la función para adquirir una mejor comprensión de ella.

Definición numpy y su sintaxis

Numpy es un poderoso paquete de matemáticas de Python, como todos sabemos. Incluye una función llamada numpy pad () que agrega relleno a las matrices. A medida que avanzamos a través de este texto, la definición que acabamos de discutir se volverá más clara. La sintaxis relacionada con la función se cubrirá en la sección adjunta.

# Numpy.PAD (Array, PAD_WIDTH, MODE = ")

La sintaxis general de nuestra función se muestra arriba. Hay varios criterios que lo acompañan, que pasaremos hoy. La opción 'matriz' especifica la matriz de entrada en la que se aplicará el relleno. El número de valores acolchados al borde de cada eje está representado por el argumento de 'ancho de la almohadilla'.

'Modo' es un parámetro. Puede representar uno de los valores de cadena a continuación o una función suministrada por el usuario.

• Constante: el relleno se realiza con un valor constante cuando se usa esta opción.
• Edge: el relleno se realiza con el valor del borde de la matriz en esta situación.
• máximo: cuando se selecciona esta opción, el relleno se calcula agregando el valor más grande de todas las partes vectoriales a lo largo del eje especificado.
• Media: el relleno en esta situación utiliza el valor medio de todas las secciones del vector a lo largo del eje especificado.
• Mediana: cuando se elige esta opción, el relleno utiliza el mayor valor de todas las partes vectoriales a lo largo del eje proporcionado.
• Reflejar: el vector está acolchado en este caso reflejándolo entre los valores iniciales y últimos a lo largo de cada eje.

'máximo ", medio," mediana "y" mínimo "usan el argumento de la longitud de" estadística ". El valor estadístico se calcula utilizando el número de valores en el borde de cada eje.

En 'constante,' el parámetro 'valores constantes' se usa. Los valores se utilizan para rellenar los valores para cada eje aquí.

Ejemplo 1:

Veremos cómo funciona este método y cómo nos ayuda a alcanzar nuestra producción deseada en esta parte ahora que hemos cubierto toda la teoría detrás del numply almohadilla (). Comenzaremos con una instancia simple y procederemos a los más complicados. Exploraremos cómo funciona la función de almohadilla numpy en nuestro primer ejemplo.

Primero, importamos el módulo Numpy en el programa de muestra a continuación. Después de eso, hemos definido una entrada (que se muestra como ABC) en la que se debe realizar la operación. Luego utilizamos nuestra sintaxis para obtener el resultado que queríamos.

En este ejemplo, hemos seleccionado "máximo" como nuestro modo. Como resultado, la parte delantera y trasera están acolchadas a un máximo de 32 (valor máximo). A continuación se muestra la implementación como puede ver.

importar numpy como ppool
ABC = [2,32,7,8]
Imprimir (Ppool.Pad (ABC, (2,3), "máximo"))

Aquí está el resultado donde puede ver el valor máximo al comienzo y al final de la matriz.

Ejemplo 2:

Echemos un vistazo a otro ejemplo usando un modo diferente. Una segunda ilustración que es similar a la primera. Sin embargo, hemos utilizado una matriz diferente en este caso. Además, elegimos "reflexionar" como nuestro modo de observación. Se puede ver el cambio en la salida.

importar numpy como p
ABC = [12,33,22,37,60,80,2]
Imprimir (P.Pad (ABC, (5,1), "reflejar"))

Aquí está la pantalla resultante del código anterior.

Ejemplo 3:

El primer argumento, una (3,2) tupla, especifica que se agregan tres componentes antes del eje y se agregan dos elementos después del eje en este ejemplo.

La opción de modo determina el tipo de valor que se usará para rellenar la matriz. Utilizamos los valores constantes 1 y 5 para rellenar la matriz en nuestro código, pero podemos cambiar este modo a mediana, media, vacía, envolver y más. Cada modo agrega un nuevo elemento a la matriz para rellenarlo.

importar numpy como p
uno = [2,4,6,8]
dos = P.pad (uno, (3, 2), mode = 'constante', constant_values ​​= (1, 5))
Imprimir (dos)

A continuación se muestra la pantalla de salida para su ayuda.

Ejemplo 4:

En este caso, hemos importado Numpy con el alias "PP" en el código anterior. Con vector, ancho de almohadilla, eje y kwargs, desarrollamos la almohadilla del método. Para obtener valores de relleno de la función get () proporcionada, hemos declarado el valor de la almohadilla variable.

Los valores de relleno se han proporcionado a la porción del vector.

Usamos el NP.Función Arange () para construir una matriz 'One' y la función de reinshape () para cambiar su forma. El valor resultante del NP.La función pad () se ha asignado a la variable 'dos'. La función ha suministrado la lista 'uno' y el parámetro de ancho de la almohadilla. Finalmente, intentamos imprimir el valor de dos.'

La pantalla resultante muestra el ndarray acolchado con el tamaño y los valores definidos en la salida.

Conclusión

Pad () es una función muy importante para una codificación específica y se ha convertido en una función de uso común en Python. La función permite la alteración de la matriz para limitar el número de conflictos del sistema de memoria. El numpy.la función pad () se usa ampliamente para funcionalizar completamente el AST. Esta función permite particularmente al usuario especificar el nuevo tamaño o incluso permitir que el sistema calcule el tamaño automáticamente.

Como resultado, la capacidad de optimización de recursos de memoria se personalizó para reducir el tiempo de procesamiento del sistema. Esta publicación era casi la misma y hemos discutido la función con múltiples ejemplos para su ayuda.