Numpy Dekodierungsfunktion

Einführung

NumPy ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die zur Arbeit mit Arrays, mathematischen Funktionen usw. verwendet wird. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen zum Ausführen von Operationen auf Arrays, Matrizen usw. In diesem Lab werden wir uns auf die decode()-Funktion des char-Moduls von NumPy konzentrieren. Diese Funktion wird verwendet, um Zeichenketten elementweise basierend auf dem angegebenen Codec zu dekodieren.

VM-Tipps

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Operationen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der NumPy-Bibliothek

NumPy ist ein Drittanbieter-Modul, daher müssen wir es in unseren Code importieren, bevor wir es verwenden.

import numpy as np

Erstellen eines Arrays

In diesem Schritt werden wir ein einfaches Array aus Zeichenketten erstellen, mit dem wir arbeiten können.

x = np.array(['aAaAaArt','  aABbV ', 'abBABba'])

Kodieren des Arrays

In diesem Schritt werden wir das oben erstellte Array mit char.encode() kodieren.

e = np.char.encode(x, encoding='cp500')

Dekodieren des kodierten Arrays

In diesem Schritt werden wir das kodierte Array mit char.decode() dekodieren.

d = np.char.decode(e, encoding='cp500')

Anzeigen der dekodierten Ausgabe

In diesem Schritt werden wir die dekodierte Ausgabe in der Konsole ausgeben, um zu sehen, ob die Dekodierung korrekt funktioniert.

print(d)

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die decode()-Funktion des char-Moduls von NumPy verwendet, um Zeichenketten elementweise basierend auf dem angegebenen Codec zu dekodieren. Wir haben alle erforderlichen Schritte im Prozess abgedeckt und die Art und Weise, wie die dekodierte Ausgabe angezeigt wird. Das Verständnis dieser Funktion ist wichtig, da sie sehr hilfreich sein kann, wenn bestimmte komplexe Aufgaben durchgeführt werden.