Read more about the article PYTHON NUMPY (4) – NumPy Birleştirme Dizisi – NumPy Bölme Dizisi – NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
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 Birleştirme Dizisi NumPy Dizilerine Katılma Birleştirme, iki veya daha fazla dizinin içeriğini tek bir diziye koymak anlamına gelir. SQL'de tabloları bir anahtara göre birleştiriyoruz, oysa NumPy'de dizileri eksenlerle birleştiriyoruz. Ekseni ile birlikte concatenate () işlevine birleştirmek istediğimiz bir dizi diziyi iletiyoruz. Eksen açıkça geçilmezse, 0 olarak alınır. Misal İki diziye katılın np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.concatenate ((arr1, arr2)) Baskı (arr) Misal Satırlar boyunca iki 2-D diziyi birleştirin (eksen = 1): np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np. dizisi ([[5, 6], [7, 8]]) arr = np.concatenate ((arr1, arr2), eksen = 1) Baskı (arr) Yığın İşlevlerini Kullanarak Dizilere Katılma Yığınlama, birleştirme ile aynıdır, tek fark, yığmanın yeni bir eksen boyunca yapılmasıdır. İkinci eksen boyunca iki tane 1-D dizisini birleştirebiliriz, bu da onları bir diğerinin üzerine yerleştirir, yani istifler. Ekseni ile birlikte concatenate () yöntemine katılmak istediğimiz bir dizi diziyi iletiyoruz. Eksen açıkça geçilmezse 0 olarak alınır. Misal np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.stack ((arr1, arr2), eksen = 1) Baskı (arr) Satır Boyunca Yığınlama NumPy yardımcı bir işlev sağlar: hstack () satırlar boyunca istiflenir. Misal np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.hstack ((arr1, arr2)) Baskı (arr) Sütun Boyunca Yığınlama NumPy yardımcı bir işlev sağlar: vstack () sütunlar boyunca istiflemek. Misal np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.vstack ((arr1, arr2)) Baskı (arr) Yükseklik Boyunca İstifleme (derinlik) NumPy yardımcı bir işlev sağlar: yükseklik boyunca istiflemek için dstack (), derinlik ile aynıdır. Misal np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.dstack ((arr1, arr2)) Baskı (arr) NumPy Bölme Dizisi NumPy Dizilerini Bölme Bölme, birleştirme işleminin tersidir. Birleştirme birden çok diziyi bir ile birleştirir ve Bölme bir diziyi birden çok diziye böler. Dizileri bölmek için array_split () kullanırız, bölmek istediğimiz diziyi ve bölünme sayısını geçiririz. Misal Diziyi 3 parçaya bölün: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.ray_split (arr, 3) yazdırmak (newarr) Not: Dönüş değeri, üç dizi içeren bir dizidir. Dizinin gereğinden az öğesi varsa, sonuna göre ayarlanacaktır. Misal Diziyi 4 parçaya bölün: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.ray_split (arr, 4) yazdırmak (newarr) Not: Ayrıca split () yöntemimiz de mevcuttur, ancak yukarıdaki örnekte olduğu gibi, bölünme için kaynak dizisinde öğeler daha az olduğunda öğeleri ayarlamayacaktır, array_split () düzgün çalıştı, ancak split () başarısız olurdu. Dizilere Böl Array_split () yönteminin dönüş değeri, bölünmenin her birini dizi olarak içeren bir dizidir. Bir diziyi 3 diziye ayırırsanız, diziye herhangi bir dizi öğesi gibi sonuçtan erişebilirsiniz: Misal Bölünmüş dizilere erişin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.ray_split (arr, 3) baskı (newarr [0]) baskı (newarr [1]) baskı (newarr [2]) İki Boyutlu Dizileri Bölme İki boyutlu dizileri bölerken aynı sözdizimini kullanın. Array_split () yöntemini kullanın, bölmek istediğiniz diziyi ve yapmak istediğiniz bölme sayısını iletin. Misal 2-B dizisini üç 2-D diziye ayırın. np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12]]) newarr = np.ray_split (arr, 3) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek üç tane 2-D dizisi döndürür. Başka bir örneğe bakalım, bu sefer 2-D dizilerindeki her eleman 3 eleman içeriyor. Misal 2-B dizisini üç 2-D diziye ayırın. np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.ray_split (arr, 3) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek üç tane 2-D dizisi döndürür. Ayrıca, bölmeyi yapmak istediğiniz ekseni belirleyebilirsiniz. Aşağıdaki örnek ayrıca üç tane 2-D dizisi döndürür, ancak bunlar satır boyunca bölünür (eksen = 1). Misal 2-B diziyi satırlar boyunca üç 2-D diziye ayırın. np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.ray_split (dizi, 3, eksen = 1) yazdırmak (newarr) Alternatif bir çözüm, hstack () 'in karşısında hsplit () kullanmaktır. Misal 2-D dizisini satırlar boyunca üç 2-D diziye ayırmak için hsplit () yöntemini kullanın. np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.hsplit (arr, 3) yazdırmak (newarr) Not: vstack () ve dstack () işlevlerine benzer alternatifler vsplit () ve dsplit () olarak kullanılabilir. NumPy Arama Dizileri Dizileri Arama Bir diziyi belirli bir değer için arayabilir ve eşleşen bir dizini döndürebilirsiniz. Bir dizi aramak için where () yöntemini kullanın. Misal Değerin 4 olduğu dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4]) x = np.yer (arr == 4) Baskı (x) Yukarıdaki örnek bir demet döndürecektir: (dizi ([3, 5, 6],) Bu, 4 değerinin indeks 3, 5 ve 6'da mevcut olduğu anlamına gelir. Misal Değerlerin eşit olduğu dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) x = np.yer (% 2 arr == 0) Baskı (x) Misal Değerlerin tek olduğu dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) x = np.yer (% 2 arr == 1) Baskı (x) Arama Sıralanması Dizide ikili arama yapan ve arama sırasını korumak için belirtilen değerin ekleneceği dizini döndüren searchsorted () adında bir yöntem vardır. Searchsorted () yönteminin sıralı dizilerde kullanıldığı varsayılır. Misal 7 değerinin eklenmesi gereken dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([6, 7, 8, 9]) x = np.searchsorted (arr, 7) Baskı (x) Açıklanan örnek: Sıralama düzenini korumak için 7 sayısı dizin 1'e eklenmelidir. Yöntem aramayı soldan başlatır ve 7 sayısının bir sonraki değerden daha büyük olmadığı ilk dizini döndürür. Sağ Taraftan Arama Varsayılan olarak en soldaki dizin döndürülür, ancak bunun yerine en sağdaki dizini döndürmek için side = 'right' verebiliriz. Misal Sağdan başlayarak 7 değerinin eklenmesi gereken dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([6, 7, 8, 9]) x = np.searchsorted (arr, 7, side = 'sağ') Baskı (x) Açıklanan örnek: Sıralama düzenini korumak için 7 sayısı dizin 2'ye eklenmelidir. Yöntem aramayı sağdan başlatır ve 7 sayısının bir sonraki değerden daha az olmadığı ilk dizini döndürür. Çoklu Değerler Birden fazla değer aramak için, belirtilen değerlere sahip bir dizi kullanın. Misal 2, 4 ve 6 değerlerinin eklenmesi gereken dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 3, 5, 7]) x = np.searchsorted (arr, [2, 4, 6]) Baskı (x) Dönüş değeri bir dizidir: [1 2 3], dizini korumak için orijinal diziye 2, 4, 6 eklenecek üç dizini içerir. 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.

PYTHON NUMPY (4) – NumPy Birleştirme Dizisi – NumPy Bölme Dizisi – NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK

  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…

Okumaya devam edinPYTHON NUMPY (4) – NumPy Birleştirme Dizisi – NumPy Bölme Dizisi – NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK