NumPy Summations Summation ve add arasındaki fark nedir?

Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz. NumPy Ufuncs Ondalık Sayıları Yuvarlama NumPy'de ondalık sayıları yuvarlamanın başlıca beş yolu vardır: kesme düzeltme yuvarlatma zemin tavan yapmak kesme Ondalık basamakları kaldırın ve sıfıra en yakın float numarasını döndürün. Trunc () ve fix () işlevlerini kullanın. Misal Aşağıdaki dizinin öğelerini kısaltın: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.trunc ([- 3.1666, 3.6667]) Baskı (arr) Misal Aynı örnek, fix () kullanılarak: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.fix ([- 3.1666, 3.6667]) Baskı (arr) yuvarlatma Around () işlevi,> = 5 başka bir şey yapmazsa basamak veya ondalık basamaktan önceki değeri 1 artırır. Örneğin. 1 ondalık basamağa yuvarlama, 3.16666 3,2 Misal 3.1666 ila 2 ondalık basamağı yuvarlayın: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.a (3.1666, 2) Baskı (arr) Zemin Floor () işlevi ondalık basamaktan en yakın düşük tamsayıya yuvarlar. Örneğin. 3.166 kat 3'tür. Misal Aşağıdaki dizinin öğelerini katlayın: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.kat ([- 3.1666, 3.6667]) Baskı (arr) Not: floor () işlevi, tamsayıları döndüren trunc () işlevinden farklı olarak float döndürür. Tavan yapmak Ceil () işlevi ondalık basamaktan en yakın üst tamsayıya yuvarlar. Örneğin. 3.166'nın tavanı 4'tür. Misal Tavan aşağıdaki dizinin elemanlarını: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.ceil ([- 3,1666, 3,6667]) Baskı (arr) NumPy Günlükleri Kütükler NumPy, taban 2, e ve 10'da günlük gerçekleştirmek için işlevler sağlar. Ayrıca, özel bir ufunc oluşturarak herhangi bir temel için nasıl günlük alabileceğimizi keşfedeceğiz. Günlük hesaplanamazsa, tüm günlük işlevleri öğelere -inf veya inf yerleştirir. Base 2'de oturum açın 2. tabanda günlük gerçekleştirmek için log2 () işlevini kullanın. Misal Aşağıdaki dizideki tüm öğelerin taban 2'sindeki günlüğü bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.arange (1, 10) Baskı (np.log2 (arr)) Not: arange (1, 10) işlevi 1'den (dahil) 10'a (dahil değildir) başlayan tamsayılar içeren bir dizi döndürür. Base 10'da oturum açın Temel 10'da günlük gerçekleştirmek için log10 () işlevini kullanın. Misal Aşağıdaki dizideki tüm öğelerin 10 tabanındaki günlüğü bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.arange (1, 10) yazdırmak (np.log10 (arr)) Doğal Günlük veya Base e'deki Günlük E tabanındaki günlüğü gerçekleştirmek için log () işlevini kullanın. Misal Aşağıdaki dizinin tüm elemanlarının e tabanındaki günlüğü bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.arange (1, 10) yazdırmak (np.log (arr)) Herhangi Bir Tabandan Oturum Açma NumPy herhangi bir temelde günlüğü almak için herhangi bir işlev sağlamaz, bu nedenle frompyfunc () işlevini, iki giriş parametresi ve bir çıkış parametresi ile dahili math.log () işleviyle birlikte kullanabiliriz: Misal matematik içe aktarma günlüğünden numpy'yi np olarak içe aktar nplog = np.frompyfunc (günlük, 2, 1) baskı (nplog (100, 15)) NumPy Summations Summation ve add arasındaki fark nedir? Toplama iki argüman arasında yapılırken toplama n element üzerinde gerçekleşir. Misal Arr1'deki değerleri arr2'deki değerlere ekleyin: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np.array ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([1, 2, 3]) newarr = np.ekle (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) İade: [2 4 6] Misal Arr1'deki değerleri ve arr2'deki değerleri toplayın: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np.array ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([1, 2, 3]) newarr = np.sum ([arr1, arr2]) yazdırmak (newarr) İade: 12 Eksen Üzerinde Toplama Eksen = 1 belirtirseniz, NumPy her dizideki sayıları toplar. Misal 1. eksende aşağıdaki dizide toplamı gerçekleştirin: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np.array ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([1, 2, 3]) newarr = np.sum ([arr1, arr2], axis = 1) yazdırmak (newarr) İade: [6 6] Kümülatif Toplam Kümülatif toplam, öğelerin kısmen diziye eklenmesi anlamına gelir. Örneğin. [1, 2, 3, 4] kısmi toplamı [1, 1 + 2, 1 + 2 + 3, 1 + 2 + 3 + 4] = [1, 3, 6, 10] olacaktır. Kısmi toplamı cumsum () işleviyle tamamlayın. Misal Aşağıdaki dizide birikimli toplamı gerçekleştirin: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.array ([1, 2, 3]) newarr = np.cumsum (arr) yazdırmak (newarr) İade: [1 3 6] NumPy Ürünleri Ürün:% s Bir dizideki öğelerin ürününü bulmak için prod () işlevini kullanın. Misal Bu dizinin elemanlarının çarpımını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) x = np.prod (dizi) Baskı (x) İade: 24 çünkü 1 * 2 * 3 * 4 = 24 Misal İki dizinin elemanlarının çarpımını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array ([5, 6, 7, 8]) x = np.prod ([dizi1, dizi2]) Baskı (x) İade: 40320 çünkü 1 * 2 * 3 * 4 * 5 * 6 * 7 * 8 = 40320 Eksen Üzerindeki Ürün Eksen = 1 belirtirseniz, NumPy her dizinin ürününü döndürür. Misal 1. eksende aşağıdaki dizide toplamı gerçekleştirin: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array ([5, 6, 7, 8]) newarr = np.prod ([arr1, arr2], eksen = 1) yazdırmak (newarr) İadeler: [24 1680] Kümülatif Ürün Kümülatif ürün, ürünü kısmen almak anlamına gelir. Örneğin. [1, 2, 3, 4] 'ün kısmi ürünü [1, 1 * 2, 1 * 2 * 3, 1 * 2 * 3 * 4] = [1, 2, 6, 24] Cumprod () işleviyle perfom kısmi toplamı. Misal Aşağıdaki dizi için tüm öğelerin kümülatif ürününü alın: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([5, 6, 7, 8]) newarr = np.cumprod (dizi) yazdırmak (newarr) İade: [5 30210 1680] NumPy Farkları Farklılıklar Farklı bir fark, birbirini izleyen iki öğenin çıkarılması anlamına gelir. Örneğin. [1, 2, 3, 4] için, ayrık fark [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1] olacaktır. Ayrık farkı bulmak için diff () işlevini kullanın. Misal Aşağıdaki dizinin ayrık farkını hesaplayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([10, 15, 25, 5]) newarr = np.diff (arr) yazdırmak (newarr) Döndürür: [5 10-20] çünkü 15-10 = 5, 25-15 = 10 ve 5-25 = -20 Bu işlemi n parametresini vererek tekrar tekrar yapabiliriz. Örneğin. [1, 2, 3, 4] için, n = 2 ile ayrık fark [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1] olacaktır, o zaman, n = 2 olduğundan, biz yeni sonuçla bir kez daha yapacak: [1-1, 1-1] = [0, 0] Misal Aşağıdaki dizinin ayrık farkını iki kez hesaplayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([10, 15, 25, 5]) newarr = np.diff (arr, n = 2) yazdırmak (newarr) Döndürür: [5-30] çünkü: 15-10 = 5, 25-15 = 10 ve 5-25 = -20 VE 10-5 = 5 ve -20-10 = -30 NumPy LCM Bulma En Düşük Ortak Çoklu En Düşük Ortak Kat, her iki sayının ortak katı olan en küçük sayıdır. Misal Aşağıdaki iki numaranın LCM'sini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar num1 = 4 num2 = 6 x = np.lcm (num1, num2) Baskı (x) Döndürür: 12, çünkü bu her iki sayının en küçük ortak katıdır (4 * 3 = 12 ve 6 * 2 = 12). Dizilerde LCM Bulma Bir dizideki tüm değerlerin En Küçük Ortak Katını bulmak için, azaltma () yöntemini kullanabilirsiniz. Reduce () yöntemi, her öğede ufunc, bu durumda lcm () işlevini kullanır ve diziyi bir boyuta indirir. Misal Aşağıdaki dizinin değerlerinin LCM'sini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([3, 6, 9]) x = np.lcm.reduce (arr) Baskı (x) Döndürür: 18, çünkü bu, üç sayının en düşük ortak katıdır (3 * 6 = 18, 6 * 3 = 18 ve 9 * 2 = 18). Misal Dizinin 1'den 10'a kadar tüm tamsayıları içerdiği bir dizinin tümünün LCM'sini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.arange (1, 11) x = np.lcm.reduce (arr) Baskı (x) Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.