Kako uporabljati funkcije ničel Python NumPy () in ones ()

Knjižnica NumPy je ena od uporabnih knjižnic pythona, ki jo lahko uporabimo za ustvarjanje nizov. ničle () in one () so funkcije knjižnice NumPy za ustvarjanje dveh različnih nizov. funkcija nič () se uporablja za ustvarjanje matrike, ki temelji na določeni obliki in tipu. Vsi elementi matrike so inicializirani na 0, ki ga ustvari funkcija ničle (). funkcija ones () deluje kot funkcija ničle (). Toda elementi matrike, ki jih ustvari funkcija ones (), so inicializirani v 1. Uporaba obeh funkcij je prikazana v tej vadnici z uporabo več primerov.

funkcija ničle ()

Sintaksa te funkcije je podana spodaj.

polje numpy.ničle (oblika, [dtype = Brez], [vrstni red = 'C'])

Ta funkcija lahko sprejme tri argumente in vrne matriko. Prvi argument, obliko je obvezen, ki se uporablja za določanje velikosti polja. Vrednost tega argumenta je lahko celo število ali celo število. Drugi argument, dtype ni obvezen za določitev vrste elementa polja. Privzeta vrednost tega argumenta je Nobenega. Tretji argument je, da je vrstni red neobvezen in se uporablja za opis vrstnega reda večdimenzionalnega polja. Vrednost tega argumenta je lahko 'C' (slog C) ali 'F' (slog F). 'C' se uporablja za nastavitev vrstnega reda na podlagi vrstic, 'F' pa za določanje vrstnega reda na podlagi stolpcev.

Primer-1: Uporaba funkcije nič () z enim argumentom

Naslednji primer prikazuje uporabo funkcije nič (). 10 je v argumentu te funkcije dal vrednost, da ustvari enodimenzionalno matriko NumPy. Natisne se vrsta podatkov matrike. funkcija preoblikovanja () se uporablja za spreminjanje enodimenzionalne v dvodimenzionalno matriko iz 2 vrstic in 5 stolpcev.

# Uvozi NumPy
uvozi numpy kot np
# Ustvari matriko NumPy s pomočjo funkcije nič ()
np_array = np.ničle (10)
# Natisnite podatkovni tip vrednosti matrike
print ("Podatkovni tip matrike je:", np_array.dtype)
# Po preoblikovanju natisnite vrednosti matrike
print ("Vrednosti preoblikovanega polja so: \ n", np_array.preoblikovanje (2, 5))

Izhod:

Naslednji izhod se bo prikazal po izvedbi zgornjega skripta.

Primer-2: Uporaba funkcije nič () z dvema argumentoma

Naslednji primer prikazuje uporabo funkcije nič () z dvema argumentoma. Prva funkcija nič () v skriptu bo ustvarila enodimenzionalno matriko celo število. Vrsta podatkov in vrednosti prve matrike bodo natisnjene v naslednjem stavku. Druga funkcija nič (() skripta bo ustvarila dvodimenzionalno matriko celoštevilskih nizov NumPy. Vrsta podatkov in vrednosti druge matrike bodo natisnjene v naslednjem stavku.

# Uvozi NumPy
uvozi numpy kot np
# Ustvarite enodimenzionalno matriko NumPy s pomočjo funkcije nič ()
np_array1 = np.ničle (4, dtype = int)
# Natisnite vrsto podatkov
print ("Podatkovni tip matrike je:", np_array1.dtype)
# Natisnite vrednosti matrike
print ("Vrednosti enodimenzionalne matrike so: \ n", np_array1)
# Ustvari dvodimenzionalno matriko NumPy s pomočjo funkcije nič ()
np_array2 = np.ničle ((2, 3), int)
# Natisnite vrsto podatkov
print ("\ nPodatkovni tip matrike je:", np_array2.dtype)
# Natisnite vrednosti matrike
print ("Vrednosti dvodimenzionalne matrike so: \ n", np_array2)

Izhod:

Naslednji izhod se bo prikazal po izvedbi zgornjega skripta.

Primer-3: Uporaba funkcije nič () s tremi argumenti

Naslednji primer prikazuje uporabo funkcije nič () s tremi argumenti. Funkcija nič () v skriptu bo ustvarila tridimenzionalna številska številčna polja NumPy. Vrsta podatkov in vrednosti prve matrike bodo natisnjene v naslednjem stavku na podlagi razvrščanja v slogu C.

# Uvozi NumPy
uvozi numpy kot np
# Ustvarite tridimenzionalno matriko NumPy s pomočjo funkcije nič () z razvrščanjem v slogu C
np_array = np.ničle ((2, 3, 2), float, 'C')
# Natisnite vrednosti matrike
print ("Vrednosti dvodimenzionalne matrike so: \ n", np_array)

Izhod:

Naslednji izhod se bo prikazal po izvedbi zgornjega skripta.

funkcija ones ():

Sintaksa te funkcije je podana spodaj.

polje numpy.ena (oblika, [dtype = Brez], [vrstni red = 'C'])

Uporaba argumentov funkcije ones () je enaka argumentu funkcije nič (), ki je bila razložena v delu funkcije nič ().

Primer-1: Uporaba funkcije ones () z enim argumentom

Naslednji primer prikazuje uporabo funkcije ones () z enim argumentom. one () funkcija tega skripta bo ustvarila enodimenzionalno polje s 5 elementi.

# Uvozi NumPy
uvozi numpy kot np
# Ustvari matriko NumPy s pomočjo funkcije nič ()
np_array = np.eno (5)
# Natisnite vrednosti matrike
print ("Vrednosti polja so: \ n", np_array)

Izhod:

Naslednji izhod se bo prikazal po izvedbi zgornjega skripta.

Primer-2: Uporaba funkcije ones () z dvema argumentoma

Naslednji primer prikazuje uporabo funkcije ones () z dvema argumentoma. Funkcija first ones () bo ustvarila dvodimenzionalno matriko celih števil, ki bo vsebovala 5 vrstic in 2 stolpca. Funkcija second ones () bo ustvarila dvodimenzionalno matriko, kjer bo prvi stolpec vseboval cela števila, drugi stolpec pa floats.

# Uvozi NumPy
uvozi numpy kot np
# Ustvarite dvodimenzionalno matriko NumPy s pomočjo funkcije nič () s celoštevilskim podatkovnim tipom
np_array1 = np.one ((5, 2), int)
# Natisnite vrednosti matrike
print ("Vrednosti polja so: \ n", np_array1)
# Ustvarite dvodimenzionalno matriko NumPy s pomočjo funkcije nič () s celoštevilskim in float podatkovnim tipom
np_array2 = np.one ((2, 2), dtype = [('x', 'int'), ('y', 'float')])
# Natisnite vrednosti matrike
print ("Vrednosti polja so: \ n", np_array2)

Izhod:

Naslednji izhod se bo prikazal po izvedbi zgornjega skripta.

Primer-3: Uporaba funkcije ones () s tremi argumenti

Naslednji primer prikazuje uporabo funkcije ones () s tremi argumenti. funkcija ones () bo ustvarila enodimenzionalno matriko 5 elementov, ki bo vsebovala plavajoče številke z urejanjem po vrsticah.

# Uvozi NumPy
uvozi numpy kot np
# Ustvari matriko NumPy s pomočjo funkcije nič ()
np_array = np.ena (5, dtype = np.float64, vrstni red = 'F')
# Natisnite vrednosti matrike
print ("Vrednosti polja so: \ n", np_array)

Izhod:

Naslednji izhod se bo prikazal po izvedbi zgornjega skripta.

Zaključek:

Uporabe funkcij ničel () in one () v knjižnici NumPy so bile razložene v tej vadnici z uporabo več primerov. Bralec bo lahko po branju te vadnice te funkcije uporabljal v svojem skriptu.