Matriz de repetição numpy

“Numpy (numérico Python) é uma biblioteca avançada de código aberto do Python. Consiste em objetos de matriz multidimensional. Numpy é usado para executar operações lógicas e matemáticas. Vamos agora discutir matrizes numpy para entender a função Numpy Repeat (). Primeiro, temos que entender o básico das matrizes numpy.

A matriz Numpy é usada para criar um número "n" da matriz que ajuda a armazenar e manipular os dados numéricos. A matriz Numpy pode ser uma matriz de unidimensional, bidimensional, tridimensional ou até n-dimensional. As matrizes numpy também têm eixos.”

Introdução

Após uma rápida revisão de Numpy e o básico do Numpy Array, agora vamos para o tópico principal deste artigo, que é a função Numpy Repeat (). A função Numpy Repeat () é usada para repetir os elementos da matriz. Na função Numpy Repeat (), ele achata a saída na matriz 1-dimensional por padrão. Para entender mais claramente sobre esse conceito, vamos dar um exemplo. Suponhamos que tenhamos uma matriz bidimensional:

Como você vê acima, a saída da matriz é uma dimensão. Para alterar o comportamento da saída, primeiro, você precisa entender a sintaxe da função Numpy Repeat ().

Sintaxe

Aqui está a sintaxe da repetição numpy (). Na sintaxe, “Numpy.repetir ”é o nome da função que queremos executar.

Na função Numpy Repeat (), passamos três parâmetros que são:

arr: é a matriz de entrada que você deseja operar.

repete: quantas vezes você deseja repetir cada elemento da matriz.

eixo: os eixos ao longo dos quais repetir os valores.

Exemplo 01: repete um único número

Vamos começar com o mais simples e primeiro exemplo de repetição. Neste exemplo, apenas repetimos um único elemento para mostrar como a função Repeat () funciona no Numpy. Importar o pacote Numpy é o passo inicial para implementar este. Em seguida, usamos o método print () para exibir a string "O elemento único é 10". Como você vê, esta é apenas uma mensagem para limpar a mente do usuário de que vamos imprimir um único elemento que é 10.

Então chamamos o NP.Função de repetição (). A pergunta: por que usamos "np" com a função repetição ()? Porque na linha 1, importamos o Numpy como NP significa dizer ao Python para dar a Numpy o alias de NP. Fazer isso permite que você use o NP.function_name em vez de numpy.function_name.

Depois de escrever o NP.Função de repetição (), dentro da função, passamos três parâmetros. O primeiro parâmetro, "A", tem um elemento "10". O "A" é a matriz de entrada que queremos operar. O segundo parâmetro, "repetições", contém o valor "4", o que significa quantas vezes cada elemento da matriz "a" repete. E o 3^rd parâmetro, "eixo", é "0", o que significa que a matriz é uma dimensão.

importar numpy como np
print ("O único elemento é: 10")
elemento = np.Repita (a = 10, repete = 4, eixo = 0)
print ("Agora a nova matriz é:", elemento)

Depois de escrever toda a função Repetir (), agora armazenamos essa função em uma variável chamada "elemento". Isso é apenas porque se quisermos chamar essa função, temos que escrever toda essa função novamente. É por isso que armazenamos essa função em uma variável para que, quando queremos chamar essa função, basta usar a variável "elemento". E então usamos o método print () para exibir a matriz com uma mensagem que mostra “Agora a nova matriz é [10 10 10 10]”.

Aqui você vê a saída no shell, onde temos um único elemento 10 que é convertido em uma matriz de comprimento 4 contendo elemento repetido 10.

Exemplo 02

Agora vamos passar a um exemplo complicado em que repetimos vários elementos diferentes em uma matriz de uma dimensão. Como você vê, este exemplo é o mesmo que o Exemplo 1 acima mencionado, mas neste exemplo, a matriz de uma dimensão tem vários elementos.

Vamos começar com nossos 2^nd exemplo; Primeiro, importamos Numpy como alias np. Então, chamamos um método print () em que exibimos a mensagem “A matriz de vários elementos é: [5, 10, 15, 20]”. Na próxima linha de código, precisamos chamar uma função repetir (), mas desta vez chamamos uma função repetir () sem parâmetros.

Nesta função, temos uma matriz de vários elementos que são [5, 10, 15, 20], então temos outro elemento que mostra quantas vezes cada elemento da matriz repetirá. Como você vê, não damos o eixo desta vez porque, por padrão, o eixo da função repetição () é 1-dimensional. No final, chamamos o método print () para exibir a saída da função repetição () com uma mensagem significativa.

importar numpy como np
Print ("A matriz 1-D com vários elementos é: [5, 10, 15, 20]")
Array_1d = np.Repita ([5, 10, 15, 20], 4)
print ("Agora a nova matriz formada é:", Array_1d)

Aqui está a saída da ilustração acima explicada. Na concha, você vê, temos uma variedade de vários elementos [5, 10, 15, 20]. E então, temos uma matriz recém -formada, onde todos os elementos são repetidos 4 vezes.

Exemplo 03: Vários elementos em uma matriz bidimensional

Agora vamos para o exemplo complicado em que implementamos uma matriz bidimensional.

Onde eixo = 0

Esse cenário é semelhante ao que usamos anteriormente, mas agora temos uma matriz 2D com eixo = 0. Vamos começar a implementar nossos 3^rd exemplo. Primeiro, temos uma variável chamada "arr". No ARR, uma matriz 2D é armazenada. Depois, há uma mensagem que exibimos para que o usuário possa entender o que estamos fazendo neste exemplo.

Então chamamos um NP.Repetir () Função com três parâmetros “a, repete, eixo”. Em "A", há uma matriz 2D armazenada, que foi declarada acima de "arr", então usamos "repetições", que mostra quantas vezes cada elemento de uma matriz será repetido e, por último, temos um "eixo" que mostra em que direção a matriz será exibida.

Como você vê, temos um valor de um "eixo" é 0, o que significa que a repetição de elementos da matriz estará em uma direção descendente. E então, usamos o método print () para exibir a saída.

importar numpy como np
Arr = [[10,11], [20,21]]
print ("A matriz 2-D com vários elementos é:", arr)
Array_2d = np.Repita (a = arr, repete = 2, eixo = 0)
print ("Agora a nova matriz formada é: \ n", Array_2d)

Agora, aqui está a saída do exemplo mencionado acima:

Onde eixo = 1

Este exemplo é o mesmo que o exemplo acima; A única diferença é o valor do "eixo", que é 1 que mostra a direção da repetição de cada elemento da matriz será horizontal na linha.

importar numpy como np
Arr = [[10,11], [20,21]]
print ("A matriz 2-D com vários elementos é:", arr)
Array_2d = np.Repita (a = arr, repete = 2, eixo = 1)
print ("Agora a nova matriz formada é: \ n", Array_2d)

Aqui está a saída exibida no shell:

Conclusão

Neste artigo, temos uma rápida revisão de Numpy; Em seguida, aprendemos o básico do Numpy Array, então aprendemos nosso tópico principal, que é Numpy Repeat (). Aprendemos sobre o que é a função Numpy Repeat () e quais são a sintaxe e os parâmetros da repetição numpy (). Em seguida, implementamos alguns exemplos com lógica diferente para que nenhum ponto de um problema permanecesse. Espero sinceramente que este artigo possa ser útil para os programadores continuarem aprendendo sobre a Biblioteca Avançada de Python Numpy.