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

3 Ağustos 2020 Arama Sıralanması Dizilere Böl Dizileri Arama İki Boyutlu Dizileri Bölme NumPy Arama Dizileri NumPy Birleştirme Dizisi NumPy Bölme Dizisi NumPy Dizilerine Katılma NumPy Dizilerini Bölme Ödevcim Online PYTHON NUMPY (4) – NumPy Birleştirme Dizisi - NumPy Bölme Dizisi - NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK Sağ Taraftan Arama Satır Boyunca Yığınlama Sütun Boyunca Yığınlama Yığın İşlevlerini Kullanarak Dizilere Katılma Yükseklik Boyunca İstifleme (derinlik) 0
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.


 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir