PYTHON NUMPY (3) – NumPy Dizi Şekli – NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme – NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK

Ödevcim'le ödevleriniz bir adım önde ... 7/24 Hizmet Vermekteyiz... Tüm işleriniz Ankara'da Billgatesweb şirketi güvencesiyle yapılmaktadır. 0 (312) 276 75 93 --- @ İletişim İçin Whatsapp Mesajı + 90 542 371 29 52 @ Ödev Hazırlama, Proje Hazırlama, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Essay Hazırlama, Çeviri Hazırlama, Analiz Hazırlama, Sunum Hazırlama, Rapor Hazırlama, Çizim Hazırlama, Video Hazırlama, Reaction Paper Hazırlama, Review Paper Hazırlama, Proposal Hazırlama, Öneri Formu Hazırlama, Kod Hazırlama, Akademik Danışmanlık, Akademik Danışmanlık Merkezi, Ödev Danışmanlık, Proje Danışmanlık, Makale Danışmanlık, Tez Danışmanlık, Essay Danışmanlık, Çeviri Danışmanlık, Analiz Danışmanlık, Sunum Danışmanlık, Rapor Danışmanlık, Çizim Danışmanlık, Video Danışmanlık, Reaction Paper Danışmanlık, Review Paper Danışmanlık, Proposal Danışmanlık, Öneri Formu Danışmanlık, Kod Danışmanlık, Formasyon Danışmanlık, Tez Danışmanlık Ücreti, Ödev Yapımı, Proje Yapımı, Makale Yapımı, Tez Yapımı, Essay Yapımı, Essay Yazdırma, Essay Hazırlatma, Essay Hazırlama, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Tez Merkezleri, İzmir Tez Merkezi, Ücretli Tez Danışmanlığı, Akademik Danışmanlık Muğla, Educase Danışmanlık, Proje Tez Danışmanlık, Tez Projesi Hazırlama, Tez Destek, İktisat ödev YAPTIRMA, Üniversite ödev yaptırma, Matlab ödev yaptırma, Parayla matlab ödevi yaptırma, Mühendislik ödev yaptırma

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (1 Kişi oy verdi, 5 üzerinden ortalama puan: 5,00. Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

PYTHON NUMPY (3) – NumPy Dizi Şekli – NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme – NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK

3 Ağustos 2020 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 Ödevcim Online 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 0
PYTHON NUMPY (3) – NumPy Dizi Şekli - NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme - NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMAN

 

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.


 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir