PYTHON NUMPY (9) – NumPy Ufuncs Ondalık Sayıları Yuvarlama – 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 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.
Dizilerde LCM Bulma Doğal Günlük veya Base e'deki Günlük Eksen Üzerinde Toplama Eksen Üzerindeki Ürün Herhangi Bir Tabandan Oturum Açma Kümülatif Toplam Kümülatif Ürün NumPy Farkları Farklılıklar NumPy Günlükleri NumPy LCM Bulma En Düşük Ortak Çoklu NumPy Summations Summation ve add arasındaki fark nedir? NumPy Ufuncs Ondalık Sayıları Yuvarlama NumPy Ürünleri Tavan yapmak