Matriz de repetición numpy

"Numpy (Numérica Python) es una biblioteca avanzada de código abierto de Python. Consiste en objetos de matriz multidimensionales. Numpy se usa para realizar operaciones lógicas y matemáticas. Ahora discutamos matrices numpy para comprender la función de repetir () numpy. Primero, tenemos que entender los conceptos básicos de las matrices numpy.

La matriz Numpy se usa para crear un número "n" de la matriz que ayuda a almacenar y manipular los datos numéricos. La matriz numpy puede ser una matriz 1-dimensional, bidimensional, tridimensional o hasta N-dimensional. Las matrices numpy también tienen hachas."

Introducción

Después de una revisión rápida de Numpy y los conceptos básicos de la matriz Numpy, ahora pasemos al tema principal de este artículo, que es la función Numpy Repet (). La función Numpy Repet () se usa para repetir los elementos de la matriz. En la función Numpy repetir (), aplana la salida en la matriz 1-dimensional de forma predeterminada. Para comprender más claramente sobre este concepto, tomemos un ejemplo. Supongamos que tenemos una matriz bidimensional:

Como verá arriba, la salida de la matriz es 1-dimensional. Para cambiar el comportamiento de la salida, primero debe comprender la sintaxis de la función Numpy Repeply ().

Sintaxis

Aquí está la sintaxis de la repetición numpy (). En la sintaxis, "Numpy.repetir "es el nombre de la función que queremos realizar.

En la función Numpy repetir (), pasamos tres parámetros que son:

arrugado: es la matriz de entrada en la que desea operar.

repeticiones: cuántas veces quieres repetir cada elemento de la matriz.

eje: los ejes a lo largo de los cuales repetir los valores.

Ejemplo 01: repite un solo número

Comencemos con el más simple y primer ejemplo de repetición. En este ejemplo, solo repitemos un solo elemento para mostrar cómo funciona la función repetir () en numpy. Importar el paquete Numpy es el paso inicial para implementar esto. Luego usamos el método print () para mostrar la cadena "El elemento único es 10". Como puede ver, este es solo un mensaje para borrar la mente del usuario de que vamos a imprimir un solo elemento que es 10.

Entonces llamamos al NP.función repetir (). La pregunta: ¿por qué usamos "np" con la función repetir ()?? Porque en la línea 1, importamos el Numpy como NP significa decirle a la pitón que le dé a Numpy el alias de NP. Hacer esto te permite usar NP.function_name en lugar de numpy.nombre de la función.

Después de escribir el NP.Función repit (), dentro de la función, hemos pasado tres parámetros en ella. El primer parámetro, "a", tiene un elemento "10" en él. La "A" es la matriz de entrada que queremos operar. El segundo parámetro, "repite", contiene el valor "4", que significa cuántas veces cada elemento de la matriz "A" se repite. Y los 3^rd Parámetro, "eje", es "0", lo que significa que la matriz es 1-dimensional.

importar numpy como np
Imprimir ("El elemento único es: 10")
elemento = np.repetir (a = 10, repeticiones = 4, eje = 0)
Imprimir ("Ahora la nueva matriz es:", elemento)

Después de escribir toda la función repetir (), ahora hemos almacenado esta función en una variable llamada "elemento". Esto es solo porque si queremos llamar a esta función, tenemos que volver a escribir toda esta función. Es por eso que almacenamos esta función en una variable para que cuando queramos llamar a esta función solo use la variable "elemento". Y luego usamos el método print () para mostrar la matriz con un mensaje que muestra "ahora la nueva matriz es [10 10 10 10]".

Aquí ves la salida en la carcasa donde tenemos un solo elemento 10 que se convierte en una matriz de longitud 4 que contiene el elemento repetido 10.

Ejemplo 02

Ahora pasemos a un pequeño ejemplo complicado en el que repitamos múltiples elementos diferentes en una matriz 1-dimensional. Como puede ver, este ejemplo es el mismo que el ejemplo 1 mencionado anteriormente, pero en este ejemplo, la matriz 1-dimensional tiene varios elementos.

Comencemos con nuestros 2^{Dakota del Norte} ejemplo; Primero, importamos Numpy como alias NP. Luego llamamos a un método print () donde mostramos el mensaje "La matriz de múltiples elementos es: [5, 10, 15, 20]". En la siguiente línea de código, tenemos que llamar a una función repetir (), pero esta vez, llamamos a una función repetir () sin parámetros.

En esta función, tenemos una variedad de múltiples elementos que es [5, 10, 15, 20], entonces tenemos otro elemento que muestra cuántas veces se repetirá cada elemento de la matriz. Como puede ver, no hemos dado el eje esta vez porque, por defecto, el eje de la función repetir () es 1-dimensional. Al final, hemos llamado al método print () para mostrar la salida de la función repetir () con un mensaje significativo.

importar numpy como np
Imprimir ("La matriz 1-D que tiene múltiples elementos es: [5, 10, 15, 20]")
Array_1d = np.Repita ([5, 10, 15, 20], 4)
Imprimir ("Ahora la nueva matriz formada es:", Array_1d)

Aquí está la salida de la ilustración sobre la anterior. En el caparazón, ya ves, tenemos una variedad de múltiples elementos [5, 10, 15, 20]. Y luego, tenemos una matriz recién formada donde cada elemento se repite 4 veces.

Ejemplo 03: Varios elementos en una matriz bidimensional

Ahora pasemos al complicado ejemplo en el que hemos implementado una matriz bidimensional.

Donde eje = 0

Este escenario es similar al que usamos anteriormente, pero ahora tenemos una matriz 2D con eje = 0. Comencemos a implementar nuestros 3^rd ejemplo. Primero, tenemos una variable llamada "ARR". En arr, se almacena una matriz 2D. Luego hay un mensaje que mostramos para que el usuario pueda entender lo que estamos haciendo en este ejemplo.

Entonces llamamos a un NP.repetir () función que tiene tres parámetros "A, repeticiones, eje". En "A" hay una matriz 2D almacenada, que se declaró arriba "ARR" y luego usamos "repeticiones", que muestra cuántas veces se repetirá cada elemento de una matriz y, por último, tenemos un "eje" que muestra en que dirección se mostrará la matriz.

Como puede ver, tenemos un valor de un "eje" es 0, lo que significa que la repetición de elementos de la matriz estará en una dirección descendente. Y luego, usamos el método print () para mostrar la salida.

importar numpy como np
Arr = [[10,11], [20,21]]
imprimir ("La matriz 2-D que tiene múltiples elementos es:", arr)
Array_2d = np.Repita (a = arr, repite = 2, eje = 0)
Imprimir ("Ahora la nueva matriz formada es: \ n", array_2d)

Ahora aquí está el resultado del ejemplo mencionado anteriormente:

Donde eje = 1

Este ejemplo es el mismo que el ejemplo anterior; La única diferencia es el valor del "eje", que es 1 que muestra la dirección de la repetición de cada elemento de la matriz será horizontal a través de la fila.

importar numpy como np
Arr = [[10,11], [20,21]]
imprimir ("La matriz 2-D que tiene múltiples elementos es:", arr)
Array_2d = np.repite (a = arr, repite = 2, eje = 1)
Imprimir ("Ahora la nueva matriz formada es: \ n", array_2d)

Aquí está la salida que se muestra en el shell:

Conclusión

En este artículo, tenemos una revisión rápida de Numpy; Luego aprendemos los conceptos básicos de la matriz Numpy, luego aprendemos nuestro tema principal, que es Numpy Repepl (). Hemos aprendido sobre cuál es la función de repetición () numpy y cuáles son la sintaxis y los parámetros de la repetición numpy (). Luego implementamos algunos ejemplos con una lógica diferente para que no quede ningún problema. Espero sinceramente que este artículo sea útil para los programadores para continuar aprendiendo sobre la biblioteca avanzada de Python Numpy.