Pad Numpy

O bloco Numpy () será abordado neste artigo. Também veremos sua sintaxe e argumentos para um melhor conhecimento geral. Em seguida, usando alguns exemplos, mostraremos como todos os elementos da teoria são colocados em prática. Mas primeiro, vejamos a definição da função para adquirir uma melhor compreensão disso.

Definição Numpy e sua sintaxe

Numpy é um poderoso pacote de matemática em Python, como todos sabemos. Inclui uma função chamada Numpy Pad () que adiciona preenchimento às matrizes. À medida que avançamos nesse texto, a definição que acabamos de discutir ficará mais clara. A sintaxe relacionada à função será abordada na seção anexada.

# Numpy.Pad (Array, Pad_width, Mode = ")

A sintaxe geral da nossa função é mostrada acima. Existem vários critérios que acompanham isso, pelo qual passaremos hoje. A opção 'Array' especifica a matriz de entrada em que o preenchimento deve ser aplicado. O número de valores acolchoados na borda de cada eixo é representado pelo argumento 'largura da almofada'.

'modo' é um parâmetro. Ele pode representar um dos valores de string abaixo ou uma função fornecida pelo usuário.

• Constante: o preenchimento é feito com um valor constante quando esta opção é usada.
• Edge: o preenchimento é feito com o valor da borda da matriz nesta situação.
• Máximo: Quando esta opção é selecionada, o preenchimento é calculado adicionando o maior valor de todas as peças vetoriais ao longo do eixo especificado.
• Média: o preenchimento nessa situação usa o valor médio de todas as seções do vetor ao longo do eixo especificado.
• Mediana: quando esta opção é escolhida, o preenchimento usa o maior valor de todas as peças vetoriais ao longo do eixo fornecido.
• refletir: o vetor é acolchoado neste caso, refletindo -o entre os valores iniciais e os últimos ao longo de cada eixo.

'Máximo ”, significa, mediana' e 'mínimo', todos usam o argumento de comprimento de“ estatística ”. O valor estatístico é calculado usando o número de valores na borda de cada eixo.

Em 'constante', o parâmetro 'valores constantes' é usado. Os valores são utilizados para preencher os valores para cada eixo aqui.

Exemplo 1:

Veremos como esse método funciona e como ele nos ajuda a alcançar a saída desejada nesta parte agora que cobrimos toda a teoria por trás do bloco Numpy (). Começaremos com uma instância simples e prosseguiremos para os mais complicados. Vamos explorar como a função Numpy Pad funciona em nosso primeiro exemplo.

Primeiro, importamos o módulo Numpy para o programa de amostra abaixo. Depois disso, definimos uma entrada (mostrada como ABC) na qual a operação deve ser realizada. Então utilizamos nossa sintaxe para obter o resultado que queríamos.

Neste exemplo, selecionamos o "máximo" como nosso modo. Como resultado, a frente e a traseira são acolchoadas para um máximo de 32 (valor máximo). Abaixo está a implementação como você pode ver.

importar numpy como ppool
ABC = [2,32,7,8]
Impressão (PPOOL.PAD (ABC, (2,3), "Máximo")))

Aqui está o resultado em que você pode ver o valor máximo no início e o fim da matriz.

Exemplo 2:

Vamos dar uma olhada em outro exemplo usando um modo diferente. Uma segunda ilustração parecida com o primeiro. No entanto, utilizamos uma matriz diferente neste caso. Além disso, escolhemos "refletir" como nosso modo de observação. A mudança na saída pode ser vista.

importar numpy como p
ABC = [12,33,22,37,60,80,2]
impressão (p.PAD (ABC, (5,1), "refletir")))

Aqui está a tela resultante do código acima.

Exemplo 3:

O primeiro argumento, uma (3,2) tupla, especifica que três componentes são adicionados antes que o eixo e dois elementos sejam adicionados após o eixo neste exemplo.

A opção de modo determina o tipo de valor que será usado para preencher a matriz. Utilizamos os valores constantes 1 e 5 para preencher a matriz em nosso código, mas podemos mudar esse modo para mediana, média, vazia, envoltório e mais. Cada modo adiciona um novo elemento à matriz para prendê -lo.

importar numpy como p
um = [2,4,6,8]
dois = p.pad (um, (3, 2), modo = 'constante', constant_values ​​= (1, 5))
Imprimir (dois)

Abaixo está a tela de saída para sua ajuda.

Exemplo 4:

Nesse caso, importamos Numpy com o alias "pp" no código acima. Com o vetor, a largura da almofada, o eixo e os kwargs, desenvolvemos o método. Para obter valores de preenchimento da função GET () fornecida, declaramos o valor da variável.

Os valores de preenchimento foram fornecidos à parte do vetor.

Usamos o NP.ARANGE () função para construir uma matriz 'uma' e a função asshape () para alterar sua forma. O valor resultante do NP.A função pad () foi alocada para a variável 'dois'. A função forneceu a lista 'uma' e o parâmetro de largura do bloco. Finalmente, tentamos imprimir o valor de dois.'

A tela resultante mostra o ndarray acolchoado com o tamanho e os valores definidos na saída.

Conclusão

Pad () é uma função muito importante para a codificação específica e se tornou uma função comumente usada no python. A função permite a alteração da matriz para limitar o número de conflitos do sistema de memória. O Numpy.A função PAD () é amplamente usada para funcionalizar totalmente o AST. Esta função permite que o usuário especifique o novo tamanho ou até deixe o sistema calcular o tamanho para eles automaticamente.

Como resultado, a capacidade de otimização de recursos da memória foi personalizada para diminuir o tempo de processamento do sistema. Este post foi quase o mesmo e discutimos a função com vários exemplos para sua ajuda.