Metoda Numpy Asarray

Dzisiaj dowiadujemy się, co to jest metoda asarray (). Ale wcześniej najpierw przyjrzymy się podstawom Numpy i różnicy między funkcjami Array () i asarray () w module Numpy, abyśmy nie mogli być zdezorientowani w obu funkcjach.

Numpy jest jednym z ważnych modułów języka Pythona, który służy do wykonywania operacji numerycznych w Python. Funkcja array () i funkcja asarray () to funkcje Numpy. Funkcja array () służy do utworzenia tablicy, a funkcja asarray () służy do konwersji list elementów i krotek na tablicę.

Asarray () jest jedną z ważnych funkcji modułu Numpy, który służy do konwersji istniejącego wejścia na tablicę. Wejście oznacza, że ​​może to być pojedyncza lista, wiele list, krotek i ndarrays.

Składnia:

Omówmy styl pisania i implementację funkcji asarray (). Aby zaimplementować dowolną funkcję modułów Python, zawsze piszemy nazwę modułu Pythona, którego używamy. Tutaj używamy Numpy Dlatego najpierw piszemy „Numpy”. Możemy również napisać pseudonim Numpy, który jest „NP”. Następnie piszemy nazwę funkcji, którą wdrażamy, która jest funkcją asarray (). W nawiasach przekazujemy parametry funkcji.

Parametry:

Poniżej znajdują się wymagane i opcjonalne parametry funkcji asarray (), którą przechodzimy podczas implementacji funkcji.

Wymagany parametr:

Input_Data: Oznacza wszelkie dane, które chcemy przekonwertować na tablicę.

Opcjonalne parametry:

Dtype: Oznacza to typ danych danych wejściowych. W funkcji asarray () typ danych jest domyślnie wywnioskowany.

zamówienie: Pokazuje reprezentację pamięci tablicy wejściowej. Decyduje, czy używamy szeregu rowku, czy też kolumny. Ale domyślnie używa reprezentacji pamięci szeregu.

Wartość zwracana:

Gdy input_data jest już ndarray, a parametry są również takie same, nie dokonuje się konwersji. Ale jeśli input_data jest podklasą ndarray, zwracana jest klasa podstawowa ndarray.

Przykład 1:

Zacznijmy wdrażać pierwszy i prosty przykład funkcji asarray (). Ale wcześniej potrzebujemy kompilatora do wykonania programu Python. Otwórz dowolny kompilator Python, którego używasz do języka Pythona.

Aby rozpocząć pisanie programu, zawsze importujemy moduł używanego Pythona. Jeśli napiszemy prosty program Pythona, nie musimy importować modułu. Ale tutaj używamy funkcji Array (), która jest funkcją modułu Numpy. Importujemy moduł Numpy. Najpierw piszemy słowo kluczowe „import”. Następnie piszemy nazwę modułu, która jest Numpy, i piszemy pseudonim Numpy, który jest NP. Następnie używamy instrukcji print (), aby wyświetlić wiadomość, że zamierzamy zaimplementować funkcję asarray () w programie.

Następnie tworzymy listę wejściową, którą chcemy przekonwertować na tablicę. A następnie wydrukowaliśmy tę listę za pomocą instrukcji print (). Instrukcja print () to predefiniowana instrukcja, która służy do wyświetlania wszystkiego w wyjściu. Następnie wywołujemy funkcję asarray (), pisząc NP na początku funkcji używanej do poinformowania kompilatora, że ​​używamy funkcji Numpy i możemy uzyskać dostęp do danych związanych z modułem Numpy.

Następnie piszemy nazwę funkcji, której używamy, która jest funkcją asarray (). W nawiasach funkcji przekazujemy input_list, który wcześniej stworzyliśmy. Po napisaniu całej funkcji asarray () przechowujemy funkcję w innej tablicy, abyśmy nie musieli ponownie pisać tej funkcji, gdy chcemy jej w istniejącym programie.

importować Numpy jako NP
drukuj („Implementacja funkcji asarray (): \ n”)
Input_List = [23, 77, 12, 73, 99, 10]
print („lista wejściowa to:”, Input_List)
Converted_List = np.asarray (input_list)
Drukuj („Lista w konwersji na tablicę:”, Converted_List)
Check = NP.Asarray (Converted_List) jest konwersja_list
druk („\ nit to tablica:”, sprawdź)

Następnie wyświetlamy konwertowaną tablicę za pomocą metody print (). Następnie chcemy sprawdzić, czy lista wejściowa, którą przekonwertowaliśmy na tablicę, to tablica, czy nie. Tak więc ponownie używamy funkcji asarray () i przekazujemy nazwę tablicy funkcji asarray (), która jest „konwertowana_list”. Następnie piszemy słowo kluczowe „IS” i ponownie piszemy nazwę tablicy „Converted_List”. I przechowujemy funkcję w innej zmiennej, która jest „sprawdzanie” i wyświetlacz kontrolę za pomocą metody print ().

Oto dane wyjściowe poprzedniego wiersza kodu funkcji asarray (). Otrzymujemy pożądane dane wyjściowe, które chcemy, to znaczy, że chcemy przekonwertować listę na tablicę. Sprawdziliśmy również, czy tablica jest prawdziwa, czy nie:

Przykład 2:

Teraz przejdźmy do następnego przykładu funkcji asarray (), która jest konwersją krotki do tablicy.

importować Numpy jako NP
drukuj („Implementacja funkcji asarray (): \ n”)
input_tuple = ([7, 9, 15], [33, 17, 12], [6, 6, 21])
print („krotek wejściowy to:”, input_tuple)
Converted_Tuple = np.asarray (input_tuple, dtype = np.float32)
print („\ n Tuple jest przekonwertowany na tablicę: \ n”, Converted_Tuple)
Check = NP.asarray (Converted_Tuple, Dtype = np.float32) jest przekonwertowany_tuple
print („\ nit to float32:”, sprawdź)

Najpierw importujemy bibliotekę, która jest Numpy za pomocą słowa kluczowego importu. Następnie używamy metody print () do wyświetlania wiadomości. Jak można zauważyć, używamy „\ n” nazywanego specyfikatora formatu, który służy do dodania nowego wiersza w wyjściu, aby wizualna reprezentacja kodu była dobra i łatwo zrozumiała dla użytkownika. Następnie tworzymy krotek wejściowy, który chcemy przekonwertować na tablicę, a następnie drukujemy za pomocą metody print (). Następnie nazywamy funkcję asarray () i przekazujemy w niej parametry.

Najpierw przekazujemy Input_Tuple. Następnie przekazujemy Dtype, który jest float32, co oznacza, że ​​przekonwertowana tablica jest typem pływakowym. Następnie sprawdzamy, czy jest to float32, czy nie, a następnie drukujemy, przekazując parametr do instrukcji print ().

Oto pożądane dane wyjściowe poprzedniego kodu, które wykonaliśmy w kompilatorze Python, który jest wyświetlany w następującej powładzie:

Wniosek

W tym artykule dowiedzieliśmy się, czym jest funkcja asarray () i jak wdrożyć funkcję. Omówiliśmy również różnicę między funkcją array () a funkcją asarray (), aby nie pozostało żadnego punktu zamieszania. Następnie wdrażamy wiele przykładów. Wyjaśniliśmy również te przykłady według linii.