Método de reemplazo de Numpy

Numpy es la biblioteca incorporada proporcionada por una pitón que nos permite crear matrices multidimensionales y manipularlas y realizar varios cálculos sobre ellos. Cuando se trata de actualizar los datos en matrices, puede surgir una pregunta sobre cómo los cambiaremos. El método predefinido es reemplazar los valores o la fila o columna completa dentro de la matriz. Como las cadenas de Python no son cambiantes, no podemos cambiar el valor, pero podemos usar el método reemplazar () para generar una nueva cadena que conserva las subcontratos que se actualizaron.

Sintaxis

La sintaxis para usar el método de reemplazo es el siguiente:

numpy.carbonizarse.Reemplazar (Array, Old-Suctring, NUEVO SUPSTRING, Count = None)

Los siguientes argumentos se le pasan

formación: Es la matriz dada en la que tendemos a cambiar o reemplazar la subcadena o cualquier valor.

Viejo: Es la subcadena dentro de la matriz que se reemplazará.

Resumido: Es el que se reemplaza el viejo.

Contar: El recuento no es necesario, pero en algunos casos, si tenemos que reemplazar más de una vez, agregamos un recuento, que reemplaza el número de veces mencionado.

Por ejemplo: Numpy.carbonizarse.Reemplace (arr, suplente antiguo, resonancia nueva, recuento = 3)

Como se mencionó anteriormente, el valor de conteo es "3", lo que significa que reemplazará la antigua subcadena con la nueva que ocurre en los primeros 3 lugares.

Ejemplo # 01:

Ahora, hemos realizado un ejemplo aquí para comprender su funcionalidad en profundidad para explicar el concepto de método de reemplazo. En este ejemplo, vamos a realizar el siguiente código. Hemos inicializado una variable str_a y otra variable reemplazar_a. Hemos pasado una oración a nuestro str_a, que es una variable basada en cadenas de caracteres. Hemos llamado NP.carbonizarse.Reemplace porque estamos realizando nuestra operación de reemplazo en un personaje. Por eso hemos llamado NP.carbonizarse.reemplazar.

Después de eso, pasamos nuestra variable STR_A a la función y pasamos el valor a reemplazar y el valor reemplazado en el segundo y tercer argumentos. Vamos a reemplazar el valor 'Numpy' con 'The Numpy'. La función buscará el valor 'numpy' en la declaración y lo reemplazará con el valor 'el valor numpy' donde sea que se coloque.

importar numpy como np
str_a = "Numpy es una biblioteca para el lenguaje de programación de Python"
print ("cadena original: \ n", str_a)
reemplazar_a = np.carbonizarse.reemplazar (str_a, 'numpy', 'numpy')
imprimir ("Cadena resultante después de reemplazar:")
imprimir (reemplazar_a)

Después de ejecutar nuestro código, nuestra salida será la siguiente. Podemos ver que la función ha reemplazado 'Numpy' con el valor 'Numpy'. Una cosa a tener en cuenta es que donde sea que ocurra el valor de entrada, el sistema lo reemplazará con nuestro parámetro aprobado. En nuestro caso, ha ocurrido solo una vez, por lo que el sistema lo ha reemplazado solo una vez.

Ejemplo # 02:

Numpy.Reemplazar la función no solo toma valores estáticos como argumentos, sino que también podemos pasar variables como nuestros valores como argumentos. Se muestra una ilustración de dicho método. En el ejemplo a continuación, hemos declarado una variable X y lo hemos pasado un valor de matriz en formato de caracteres. Imprimiremos su valor solo para compararlo con el valor reemplazado.

Después de eso, declaramos una variable Old_Value y lo pasamos una cadena de caracteres. Este es el valor que reemplazaremos en nuestra matriz de personajes x. Hemos inicializado otra variable y la hemos pasado a algunos caracteres. Este valor reemplazará los valores pasados ​​en la variable Old_Value. Entonces, al mirar el código, podemos entender que estamos tratando de reemplazar 'si usted' con 'es el niño'.

Pero en este caso, no estamos pasando estos valores directamente, pero estamos almacenando estos valores en variables e intentaremos reemplazar esas variables con la ayuda de nuestra función. Hemos declarado una variable final_value que almacenará el resultado de salida de nuestro fragmento de código. Después de eso, realizamos nuestro Numpy.carbonizarse.Reemplazar la función y almacenar la salida en nuestra variable final_value. Ejecutemos nuestro código y verifiquemos nuestra salida.

importar numpy como np
x = NP.Array (["Hola, ¿qué estás haciendo??"])
imprimir ("Valor antiguo:", end = "")
Imprimir (x)
Old_Value = "¿Eres tú"?
new_value = "es el niño"
final_value = np.carbonizarse.Reemplazar (x, old_value, new_value)
imprimir ('nuevo valor:', end = "")
Imprimir (Final_Value)

Después de ejecutar el código, nuestro compilador dará la siguiente salida. Podemos ver que en nuestro antiguo valor es '¿Qué estás haciendo', pero en el nuevo valor, la función ha reemplazado los personajes 'Are' con los personajes de los niños '?. Pero no pasamos estos valores a nuestra función directamente, sino que los pasamos usando variables. Entonces, al realizar esta actividad, podemos reemplazar fácilmente los valores utilizando variables en Numpy.Reemplazar la función.

Ejemplo # 03:

Discutimos anteriormente que podemos reemplazar varios personajes también usando el Numpy.Reemplazar la función. En esta ilustración, hemos intentado hacerlo, hemos inicializado una variable 'a' y le asignamos una matriz de caracteres con palabras repetidas solo para verificar si todas esas palabras serán reemplazadas o una sola y si se reemplaza una sola palabra cuál lo será. Hemos pasado la palabra 'nuevamente' más de una vez en este caso.

Luego, hemos declarado dos variables más 'Old_val' y 'Rep_val' que retenerán el valor que se reemplazará y el valor después de la función de reemplazo respectivamente. Después de eso, inicializamos la última variable 'fin_val' que almacenará el resultado de la función. Ahora, realizaremos nuestra función. Hemos pasado 'A' como nuestra matriz de caracteres de entrada, 'org_val' como el parámetro de valor original o antiguo, y 'rep_val' como el valor reemplazado o el argumento de valor nuevo. Lo ejecutaremos e imprimiremos la variable para verificar la salida.

importar numpy como np
a = np.Array (["Reemplazaremos una y otra vez y otra vez"])
Imprimir (a)
org_value = "otra vez"
rep_value = "una vez"
fin_value = np.carbonizarse.reemplazar (a, org_value, rep_value)
Impresión (fin_value)

Después de la ejecución, obtendremos la siguiente salida. Podemos ver que la palabra 'nuevamente' se repitió 3 veces en nuestra matriz de personajes. La función lo ha reemplazado con 'una vez' en todas las posiciones. Esto explica que la función de reemplazo también funciona en reemplazos de múltiples palabras al mismo tiempo.

Conclusión

En esta guía, aprendimos sobre el Numpy.carbonizarse.Reemplazar la función de Python's Numpy. Explicamos cuál es el propósito de la función de reemplazo. También aprendimos su sintaxis y los argumentos que tenemos que pasar a nuestra función para trabajar. Numpy.carbonizarse.Reemplazar es un método muy útil y es útil cuando realizamos operaciones en nuestras matrices o variables de personajes. Si queremos cambiar una palabra o corregir una palabra en matrices de caracteres grandes. No tendremos que cambiar esas palabras una por una manualmente. En su lugar, podemos usar nuestro Numpy.Reemplazar la función para hacer el trabajo. También realizamos ejemplos para hacerle comprender la idea más a fondo. Numpy.Reemplazar es una función muy efectiva y útil y se puede aplicar en varias circunstancias.