PYTHON NUMPY (3) – NumPy Dizi Şekli – NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme – 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 Dizi Şekli
Dizinin Şekli
Bir dizinin şekli, her boyuttaki öğelerin sayısıdır. NumPy dizilerinde, her dizin karşılık gelen öğe sayısına sahip bir tuple döndüren şekil adı verilen bir öznitelik bulunur.
Misal
2-B dizinin şeklini yazdırın:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
Baskı (arr.shape)
Yukarıdaki örnek, dizinin 2 boyuta ve her boyutun 4 öğeye sahip olduğu anlamına gelir (2, 4).
Misal
1,2,3,4 değerli bir vektör kullanarak ndmin kullanarak 5 boyutlu bir dizi oluşturun ve son boyutun 4 değerine sahip olduğunu doğrulayın:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4], ndmin = 5)
Baskı (arr)
print (‘dizinin şekli:’, arr.shape)
Şekil grubu neyi temsil eder?
Her dizindeki tamsayılar, karşılık gelen boyutun sahip olduğu öğelerin sayısını gösterir.
Yukarıdaki örnekte, index-4’teki 4 değerine sahibiz, bu yüzden 5. (4 + 1) boyutunun 4 unsuru olduğunu söyleyebiliriz.
NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme
Dizileri yeniden şekillendirme
Yeniden şekillendirme, bir dizinin şeklini değiştirmek anlamına gelir.
Bir dizinin şekli, her boyuttaki öğelerin sayısıdır.
Yeniden şekillendirerek boyut ekleyebilir veya kaldırabilir ya da her boyuttaki öğe sayısını değiştirebiliriz.
1-B’den 2-B’ye yeniden şekillendirme
Misal
Aşağıdaki 1-D dizisini 12 elemanlı bir 2-D diziye dönüştürün.
En dıştaki boyutta, her birinde 3 eleman bulunan 4 dizi bulunur:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape (4, 3)
yazdırmak (newarr)
1-B’den 3-B’ye yeniden şekillendirme
Misal
Aşağıdaki 1 boyutlu diziyi 12 öğeli bir 3 boyutlu diziye dönüştürün.
En dıştaki boyutta, her birinde 2 eleman bulunan 3 dizi içeren 2 dizi bulunur:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape (2, 3, 2)
yazdırmak (newarr)
Herhangi Bir Şekle Yeniden Şekillendirebilir miyiz?
Evet, yeniden şekillendirme için gerekli elemanlar her iki şekilde de eşit olduğu sürece.
8 eleman 1D dizisini 2 satır 2D dizide 4 öğeye yeniden şekillendirebiliriz, ancak 3×3 = 9 eleman gerektireceği için 3 öğeli 3 satır 2B diziye yeniden şekillendiremeyiz.
Misal
8 öğeli 1D dizisini, her boyutta 3 öğeli 2B diziye dönüştürmeyi deneyin (bir hata ortaya çıkarır):
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape (3, 3)
yazdırmak (newarr)
Kopyalama veya Görüntüleme?
Misal
Döndürülen dizinin bir kopya veya görünüm olup olmadığını kontrol edin:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
baskı (arr.reshape (2, 4) .base)
Yukarıdaki örnek orijinal diziyi döndürür, dolayısıyla bir görünümdür.
Bilinmeyen Boyut
Bir “bilinmeyen” boyutunuz var. Yeniden şekillendirme yöntemindeki boyutlardan biri için tam bir sayı belirtmeniz gerekmediği anlamına gelir.
Değer olarak -1 değerini iletin ve NumPy bu sayıyı sizin için hesaplar.
Misal
8 elemanlı 1D dizisini 2×2 elemanlı 3B diziye dönüştürün:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape (2, 2, -1)
yazdırmak (newarr)
Not: -1’i birden fazla boyuta geçiremeyiz.
Dizileri Düzleştirme
Düzleştirme dizisi, çok boyutlu bir diziyi 1D dizisine dönüştürmek anlamına gelir.
Bunu yapmak için reshape (-1) kullanabiliriz.
Misal
Diziyi 1D dizisine dönüştürün:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newarr = arr.reshape (-1)
yazdırmak (newarr)
Not: Dizilerin şekillerini düzleştir, ravel biçiminde değiştirmek ve ayrıca rot90, flip, fliplr, flipud vb. Öğelerini yeniden düzenlemek için birçok işlev vardır. Bunlar numpy’nin Ortadan İleri’ye bölümü altındadır.
NumPy Dizisi Yineleme
Yineleme Dizileri
Tekrarlama, öğelerin tek tek geçmesi anlamına gelir. Çok boyutlu dizileri nümerik olarak ele alırken, bunu temel için piton döngüsünü kullanarak yapabiliriz. Bir 1-B dizisi üzerinde tekrarlarsak, her bir öğeyi tek tek geçecektir.
Misal
Aşağıdaki 1-B dizisinin öğelerini yineleyin:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([1, 2, 3])
arr’deki x için:
Baskı (x)
İki Boyutlu Dizileri Yineleme
İki boyutlu bir dizide tüm satırlardan geçecektir.
Misal
Aşağıdaki 2 boyutlu dizinin öğelerini yineleyin:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr’deki x için:
Baskı (x)
Bir n-D dizisini yinelersek, n-1’inci boyuta tek tek geçecektir. Gerçek değerleri, skalerleri döndürmek için, her boyuttaki dizileri yinelemeliyiz.
Misal
2-B dizisinin her skaler elemanında yineleme:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr’deki x için:
x in y için:
baskı (y)
3 Boyutlu Dizileri Yineleme
3 boyutlu bir dizide tüm 2 boyutlu dizilerden geçecektir.
Misal
Aşağıdaki 3 boyutlu dizinin öğelerini yineleyin:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np.dizisi ([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
arr’deki x için:
Baskı (x)
Gerçek değerleri, skalerleri döndürmek için, her boyuttaki dizileri yinelemeliyiz.
Misal
Skalerlere doğru ilerleyin:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np.dizisi ([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
arr’deki x için:
x in y için:
y’deki z için:
baskı (Z)
Nditer () Kullanarak Dizileri Yineleme
Nditer () işlevi, çok temelden çok gelişmiş yinelemelere kadar kullanılabilen bir yardımcı işlevdir. Yinelemede karşılaştığımız bazı temel sorunları çözer, örneklerle geçelim.
Her Skaler Elemanda Tekrarlama
Döngüler için temel olarak, bir dizinin her bir skaleri boyunca yineleme yapmak için, çok yüksek boyutlara sahip diziler için yazılması zor olabilecek döngüler için n kullanmamız gerekir.
Misal
Aşağıdaki 3 boyutlu diziyi yineleyin:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np.dizisi ([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
np.nditer (dizi) içindeki x için:
Baskı (x)
Farklı Veri Türleriyle Yinelenen Dizi
Op_dtypes argümanını kullanabilir ve yineleme sırasında öğelerin veri tipini değiştirmek için beklenen veri tipini iletebiliriz.
NumPy, öğenin yerinde (öğenin dizide olduğu yerde) veri türünü değiştirmez, bu nedenle bu eylemi gerçekleştirmek için başka bir alana ihtiyaç duyar, bu ekstra alana tampon denir ve nditer () içinde etkinleştirmek için geçiş bayrakları = [‘buffered’].
Misal
Dizi boyunca dize olarak yineleme:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([1, 2, 3])
np.nditer içindeki x için (arr, flags = [‘buffered’], op_dtypes = [‘S’]):
Baskı (x)
Farklı Adım Boyutlarıyla Yineleme
Filtrelemeyi kullanabilir ve ardından yineleme yapabiliriz.
Misal
2D dizisi atlama 1 öğesinin her skaler elemanı arasında yineleme yapın:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
np.nditer içindeki x için (arr [:, :: 2]):
Baskı (x)
Ndenumerate () Kullanarak Numaralandırılmış Yineleme
Sayım, bir şeylerin sıra numaralarından tek tek bahsetmek anlamına gelir.
Bazen yineleme sırasında öğenin karşılık gelen indeksine ihtiyacımız olur, ndenumerate () yöntemi bu kullanımlar için kullanılabilir.
Misal
Aşağıdaki 1D dizileri öğelerini numaralandırın:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([1, 2, 3])
idx için np.ndenumerate (arr) içindeki x:
yazdır (idx, x)
Misal
Aşağıdaki 2D dizinin öğelerini numaralandırın:
np’yi np olarak içe aktar
arr = np. dizisi ([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
idx için np.ndenumerate (arr) içindeki x:
yazdır (idx, 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.
3 Boyutlu Dizileri Yineleme Bilinmeyen Boyut Dizileri Düzleştirme Dizileri yeniden şekillendirme Dizinin Şekli Farklı Adım Boyutlarıyla Yineleme Farklı Veri Türleriyle Yinelenen Dizi Her Skaler Elemanda Tekrarlama Herhangi Bir Şekle Yeniden Şekillendirebilir miyiz? İki Boyutlu Dizileri Yineleme Kopyalama veya Görüntüleme? Ndenumerate () Kullanarak Numaralandırılmış Yineleme Nditer () Kullanarak Dizileri Yineleme NumPy Dizi Şekli NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme NumPy Dizisi Yineleme PYTHON NUMPY (3) – NumPy Dizi Şekli - NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme - NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK Şekil grubu neyi temsil eder? Yineleme Dizileri