Numpy Array Dodatek

Numpy to biblioteka/moduł Python używany w programowaniu Python do wykonywania obliczeń naukowych. Ta lekcja nauczy Cię, jak wykonywać różne operacje na tablicach Numpy. Numpy ma wielowymiarowy obiekt tablicy, a także macierze pochodne, takie jak zamaskowane tablice i zamaskowane tablice wielowymiarowe. Metoda Numpy append () w Pythonie służy do połączenia dwóch tablic. Ta funkcja tworzy nową tablicę, pozostawiając oryginalną tablicę w spokoju.

Składnia to Numpy.append (ARR, wartości, oś = brak). W tym przypadku parametr „ARR” może być obiektem przypominającym tablicę lub może tablicą Numpy. Kopia tej tablicy jest dodawana z wartościami. Wartości to obiekty podobne do tablicy dodane do komponentów „ARR” na samym końcu. Oś określa, do których wartości osi są przymocowane. Obie tablice są spłaszczone, jeśli oś nie jest określona.

Możemy użyć obiektu „ndarray” dostarczonego przez moduł Numpy do wykonywania operacji na tablicy dowolnego wymiaru. Ndarray to tablica N-wymiarowa, w której n może być dowolną liczbą. W rezultacie tablice Numpy mogą być dowolnej wielkości. W porównaniu z listami Python, Numpy ma wiele zalet. Tablice Numpy można wykorzystać do przeprowadzania operacji o wysokiej wydajności, takich jak członkowie tablicy sortowania, operacje matematyczne i logiczne, funkcje wejściowe/wyjściowe oraz obliczenia algebry statystyczne i liniowe. W tym poście przyjrzymy się, jak korzystać z funkcji append (), conatenate () i insert (), aby dodać lub dołączyć jeden element do tablicy Numpy. Zacznijmy.

Przykład 1

W tym przykładzie użyjemy Dodatek, aby dodać element do tablicy Numpy. Moduł Numpy w Pythonie ma funkcję o nazwie Numpy.append (), który pozwala dodać element do tablicy Numpy. Funkcja add () może przyjąć tablicę Numpy i jedną wartość jako parametry. Zwraca kopię przekazanej tablicy z dołączoną dostarczoną wartością zamiast modyfikowania istniejącej tablicy. Rozważ poniższy kod jako przykład. Po zaimportowaniu Numpy stworzyliśmy tablicę Numpy Integer. Numpy.funkcja append () jest następnie wykorzystywana do dołączania elementu do samego końca tablicy Numpy. Na koniec wydrukowaliśmy zarówno oryginalne, jak i zaktualizowane tablice.

importować Numpy jako NP
myarr = np.tablica ([22, 3, 4, 7, 1])
n_arr = np.Dodatek (Myarr, 5)
print („nowo utworzona tablica to: ', n_arr)
Drukuj („Oryginalna tablica to:”, Myarr)

Możesz zobaczyć nową i oryginalną tablicę na załączonym zrzucie ekranu. Funkcja append () skopiowała tablicę, a następnie dołączyła numer 5 do końca przed jej zwróceniem.

Przykład 2

Użyjemy metody Conatenate, aby dodać element do tablicy Numpy. Numpy.Conatenate () to metoda w module Python Numpy, który dołącza do dwóch lub więcej tablic. To pozwala nam dodać jeden element do tablicy Numpy. Musimy jednak zamknąć pojedynczy element w strukturze danych sekwencji, takiej jak lista, i zasilać funkcję conatenate () krotność tablicy i listy. Na przykład spójrz na ten kod.

Jak widać w trzecim wierszu kodu, możesz dołączyć element do końca tablicy Numpy. Utworzył nową tablicę z wpisami z sekwencji listy tablicy plus. Nie zmieniło oryginalnej tablicy, ale zamiast tego zwróciło nową tablicę ze wszystkimi oryginalną zawartością Numpy Array oraz jedną wartość dołączoną na końcu.

importować Numpy jako NP
myarr = np.tablica ([22, 3, 4, 7, 1])
n_arr = np.Conatenate ((Myarr, [5]))
print („nowo utworzona tablica to: ', n_arr)
Drukuj („Oryginalna tablica to:”, Myarr)

Załączony zrzut ekranu pokazuje oryginalne i nowo utworzone tablice.

Przykład 3

Metoda Insert () w Numpy może również wstawić element lub kolumnę. Różnica między metodami INSERT () i append () polega na tym, że funkcja insert () pozwala nam określić indeks, przy którym chcemy dodać element, podczas gdy metoda append () dodaje wartość do końca tablicy. Rozważ następujący scenariusz. Tutaj widać, że funkcja insert () została wywołana z trzema argumentami: tablica Numpy, punkt indeksu i wartość do dodania. Wygenerował kopię Myarr o wartości dodanej określonej pozycji indeksu. Wybraliśmy rozmiar tablicy jako pozycję indeksu, ponieważ spodziewaliśmy się dodania elementu na końcu tablicy. W rezultacie wartość została dołączona do końca tablicy. Ważne jest, aby zauważyć, że nie zmieniła oryginalnej tablicy; Zamiast tego zwrócił kopię Myarr z dostarczoną wartością dołączoną do określonego indeksu, i.mi., Na końcu tablicy.

importować Numpy jako NP
myarr = np.tablica ([22, 3, 4, 7, 1])
n_arr = np.Wstaw (Myarr, 1, 90)
print („nowo utworzona tablica to: ', n_arr)
Drukuj („Oryginalna tablica to:”, Myarr)

Tutaj możesz zobaczyć nowo utworzone i oryginalną tablicę.

Wniosek

Numpy macierz to krotka nieujemnych liczb całkowitych i indeksuje siatkę elementów wszystkich tych samych typów. Ranking tablicy to liczba wymiarów; Kształt jest krotką liczb reprezentujących rozmiar i wymiar tablicy. W tym poście omówiliśmy trzy odrębne metody dołączania jednego elementu do końca tablicy Numpy. Praca z tablicami Numpy jest prosta, jak pokazaliśmy. Podczas pracy z większością frameworków uczenia maszynowego tablice Numpy są ważne. W rezultacie Numpy można uznać za bramę do sztucznej inteligencji.