NumPy Tile

NumPy Tile Программирование и разработка

Python — это удобный и удобный для начинающих язык программирования высокого уровня. Он дает множество функций разработчикам. Кроме того, многие встроенные функции и методы позволяют пользователям проектировать и разрабатывать простой и понятный код. Библиотеки Python очень просты и предоставляют множество функций, которые помогают пользователю разрабатывать код.

Одна из библиотек Python предоставляет функцию плитки NumPy для работы с массивами. В этой статье подробно рассказывается о том, как работает плитка NumPy и что она делает. Мы предоставим краткий обзор плитки NumPy, кратко объясним ее синтаксис и, наконец, предоставим несколько примеров, которые помогут вам легко понять функцию плитки NumPy.

Что такое NumPy Tile?

Прежде чем обсуждать плитку NumPy, давайте сначала обсудим NumPy — это библиотека Python и фундаментальный пакет, который предлагает процедуры линейной алгебры, генераторы случайных чисел, комплексные математические функции, преобразование Фурье, научные вычисления, обработку данных и многие другие функции.

Кроме того, библиотека NumPy предоставляет массивы, которые используются для хранения, организации и управления числами. Многие функции NumPy используются в массивах для управления массивами NumPy, и одна из них — плитка NumPy.

Плитка NumPy в языке программирования Python позволяет многократно повторять массив столько раз, сколько вы хотите.

Плитка NumPy в Python — это функция, которая создает новый массив путем репликации входного массива. Подумайте о кафельном полу; одна и та же плитка повторяется несколько раз, чтобы покрыть весь пол. Функция плитки NumPy позволяет пользователю выбирать матрицу и повторять ее столько раз, сколько он хочет.

Например, предположим, что у нас есть массив [1, 2, 3, 4], примените функцию плитки NumPy как np.tile([1, 2, 3, 4], 2), она будет дублировать массив два раза и вернуть новый массив.

Синтаксис NumPy Tile

NumPy всегда возвращает массив, даже если вы предоставляете ему список. Следовательно, после выполнения функции плитки NumPy возвращается новый массив. Синтаксис плитки NumPy следующий:

# np.tile(array, repetition)

Массив представляет собой входной массив, к которому должна применяться функция плитки. «Повторение» представляет собой количество повторений входного массива. Давайте разберемся в этом с демонстрацией примеров.

Читайте также:  Что такое материализованное представление?

Как работает функция NumPy Tile в Python?

Функция плитки NumPy очень проста. Для начала установите в свою систему любой интерпретатор Python, например, Spyder. Затем установите NumPy с помощью команды pip; например, !pip установите NumPy. После установки библиотеки NumPy ее функции и методы можно легко включить в программы Python.

Ниже мы представили несколько примеров, которые помогут вам лучше понять функцию плитки NumPy.

Пример 1

В этом примере мы просто используем одномерный массив и применяем к нему функцию плитки NumPy. Далее мы просто импортируем функцию NumPy как np, затем используем массив, состоящий из четырех значений, а затем применяем к нему функцию плитки NumPy.

import numpy as np
array = [1, 2, 3, 4]
print(«The array is = «, array)
rep = 3
print(«\nRepeat the array 3 times = «, np.tile(array, rep))
rep = 4
print(«\nRepeating array 4 times = «, np.tile(array, rep))

Как вы можете заметить, первый вывод представляет 3 повторения, потому что предоставленное повторяющееся число равно 3, а второй вывод имеет четырехкратное повторение, потому что предоставленное число повторений равно 4. Вот вывод кода, приведенного выше.

первый вывод представляет 3 повторения

Пример 2

Вот еще один пример, демонстрирующий функцию плитки NumPy. В этом примере мы просто импортируем NumPy как np, а затем используем массив со значением оси 0. После этого присваиваем номер повторения 3, чтобы массив повторялся 3 раза.

import numpy as np
array = np.array([, 1, 2])
print(«The array is = «, array)
x=np.tile(array, 3)
print(«The array after applying tile function is = «, x)

Вот вывод приведенного выше кода:

вывод приведенного выше код

Пример 3

В этом примере мы объясним, что повторение входного массива может быть больше, чем размеры входного массива. Итак, сначала мы импортируем функцию NumPy как np, затем мы объявляем массив с 4 значениями и предоставляем значение повторения, превышающее размерность массива.

Читайте также:  Мобильная разработка или веб-разработки

Давайте сначала посмотрим на код, а потом объясним его лучше. Вот код:

import numpy as np
array = np.array([, 1, 2, 3])
print(«The array is = «, array)
print(«The array after applying tile function is = «)
x=np.tile(array, reps=(3, 3))
print(x)

Как видите, значение повторения равно (3, 3), что означает, что сначала значения массива повторяются три раза, затем результирующий массив дублируется три раза. Давайте посмотрим на результат, чтобы мы могли визуализировать результат и лучше понять его.

повторения равно (3, 3), что означает, что сначала значения мас

Пример 4

В предыдущем примере мы продемонстрировали, что количество повторений может быть больше, чем размерность входного массива. В этом примере мы объясним, что количество повторений может быть меньше размеров входного массива.

Здесь мы просто импортируем NumPy как np, а затем объявляем двумерный входной массив с двумя числами в каждом измерении. Вот код примера:

import numpy as np
array = np.array([[2, 3], [4, 5]])
print(«The array is = «, array)
print(«The array after applying tile function is = «)
x=np.tile(array, reps=3)
print(x)

Как видите, входной массив двумерный, а количество повторений равно 3. В этом примере каждое значение массива повторяется 3 раза, но количество измерений остается прежним. Вот вывод кода, представленного выше:

видите, входной массив двумерный, а количество повторений

Заключение

В этой статье мы узнали о функции плитки NumPy. Библиотека NumPy предоставляет несколько функций для массивов, одна из которых — функция плитки. Функция плитки NumPy позволяет пользователю повторять входной массив столько раз, сколько требуется. С помощью нескольких примеров мы объяснили использование функции плитки NumPy, чтобы вы лучше поняли эту функцию.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий

Adblock
detector