Baldoso
Una de las bibliotecas de Python ofrece una función de baldosas numpy para trabajar con matrices. Este artículo cubre los detalles de cómo funciona Numpy Tile y qué hace. Proporcionaremos una revisión rápida del mosaico Numpy y explicaremos brevemente su sintaxis, y finalmente proporcionaremos algunos ejemplos para ayudarlo a comprender la función del mosaico Numpy fácilmente.
¿Qué es Numpy Tile??
Antes de discutir el mosaico Numpy, primero discutamos el Numpy es una biblioteca de Python y un paquete fundamental que ofrece rutinas de álgebra lineal, generadores de números aleatorios, funciones matemáticas integrales, transformación de Fourier, informática científica, manipulación de datos y muchas más funciones más.
Además, la biblioteca Numpy proporciona matrices que se utilizan para almacenar, organizar y manipular números. Muchas funciones numpy se usan en matrices para manipular matrices numpy, y una de ellas es Numpy Tile.
El mosaico numpy en el lenguaje de programación de Python proporciona la instalación para repetir una matriz varias veces, tantas veces como desee.
Numpy Tile en Python es una función que crea una nueva matriz replicando una matriz de entrada. Piense en un piso de baldosas; El mismo mosaico se repite varias veces para cubrir todo el piso. La función Numpy Tile permite al usuario seleccionar una matriz y repetirla tantas veces como desee.
Por ejemplo, digamos que tenemos una matriz [1, 2, 3, 4], aplique la función de mosaico numpy como NP.Tile ([1, 2, 3, 4], 2), duplicará la matriz dos veces y devolverá una nueva matriz.
Sintaxis de baldosas numpy
El Numpy siempre devuelve la matriz incluso si la proporciona una lista. Por lo tanto, después de ejecutar la función de mosaico Numpy, se devuelve una nueva matriz. La sintaxis del mosaico numpy es la siguiente:
# NP.mosaico (matriz, repetición)La 'matriz' representa la matriz de entrada en la que se aplicará la función de mosaico. La 'repetición' representa el número de cuántas veces se debe repetir la matriz de entrada. Entendamos esto con la demostración de ejemplos.
¿Cómo funciona la función de mosaico numpy en Python??
La función del mosaico numpy es muy simple. Primero, instale cualquier intérprete de Python en su sistema, por ejemplo, Spyder. Luego, instale Numpy usando el comando PIP; Por ejemplo, !PIP install numpy. Una vez que se instala la biblioteca Numpy, sus funciones y métodos se pueden incorporar fácilmente a los programas de Python.
A continuación, hemos presentado algunos ejemplos para ayudarlo a comprender mejor la función Numpy Tile.
Ejemplo 1:
En este ejemplo, simplemente usamos una matriz unidimensional y le aplicamos la función de mosaico Numpy. A continuación, simplemente importamos una función numpy como NP, luego usamos una matriz que consta de cuatro valores y luego aplicamos la función de mosaico Numpy en él.
importar numpy como npmatriz = [1, 2, 3, 4]
imprimir ("La matriz es =", matriz)
Rep = 3
imprimir ("\ nRepeat the Array 3 veces =", np.mosaico (matriz, representante))
Rep = 4
imprimir ("\ nRepeating Array 4 veces =", NP.mosaico (matriz, representante))
Como puede observar, la primera salida presenta las 3 repeticiones porque el número repetido proporcionado es 3, mientras que la segunda salida tiene la repetición cuatro veces porque el número de repetición proporcionado es 4. Aquí está el resultado del código dado anteriormente.
Ejemplo 2:
Aquí hay otro ejemplo para demostrar la función del mosaico numpy. En este ejemplo, simplemente importamos el Numpy como NP, y luego usamos una matriz con valor de 0 eje. Después de eso, asignamos la repetición número 3 para que la matriz se repita 3 veces.
importar numpy como npmatriz = np.Array ([0, 1, 2])
imprimir ("La matriz es =", matriz)
x = NP.mosaico (matriz, 3)
imprimir ("La matriz después de aplicar la función de mosaico es =", x)
Aquí está la salida del código anterior:
Ejemplo 3:
En este ejemplo, explicaremos que la repetición de la matriz de entrada puede ser más que las dimensiones de la matriz de entrada. Por lo tanto, importaremos la función Numpy como NP, luego declaramos la matriz con 4 valores y proporcionamos el valor de repetición más que la dimensión de la matriz.
Veamos primero el código, y luego lo explicaremos mejor. Aquí está el código:
importar numpy como npmatriz = np.Array ([0, 1, 2, 3])
imprimir ("La matriz es =", matriz)
imprimir ("La matriz después de aplicar la función de mosaico es =")
x = NP.mosaico (matriz, repeticiones = (3, 3))
Imprimir (x)
Como puede observar, el valor de repetición es (3, 3), lo que significa que, primero, los valores de la matriz se repiten tres veces, luego la matriz resultante se duplica tres veces. Veamos la salida para que podamos visualizar el resultado y entenderlo mejor.
Ejemplo 4:
En el ejemplo anterior, hemos demostrado que el número de repetición puede ser mayor que la dimensión de la matriz de entrada. En este ejemplo, explicaremos que el número de repeticiones puede ser menor que las dimensiones de la matriz de entrada.
Aquí, simplemente importamos el Numpy como NP y luego declaramos una matriz de entrada bidimensional con 2 números en cada dimensión. Aquí está el código del ejemplo:
importar numpy como npmatriz = np.Array ([[2, 3], [4, 5]])
imprimir ("La matriz es =", matriz)
imprimir ("La matriz después de aplicar la función de mosaico es =")
x = NP.mosaico (matriz, repeticiones = 3)
Imprimir (x)
Como puede observar, la matriz de entrada es bidimensional y el número de repetición es 3. En este ejemplo, cada valor de la matriz se repite 3 veces, pero el número de dimensiones sigue siendo el mismo. Aquí está la salida del código proporcionado anteriormente:
Conclusión
En este artículo, hemos aprendido sobre la función Numpy Tile. La biblioteca Numpy proporciona múltiples funciones en matrices y una de las cuales es la función de mosaico. La función Numpy Tile permite al usuario repetir la matriz de entrada tantas veces como sea necesario. Con la ayuda de múltiples ejemplos, hemos explicado el uso de la función de mosaico numpy para que comprenda la función de una mejor manera.