NumPy fromiter-Funktion

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Einführung

In diesem Lab werden wir die NumPy-Funktion fromiter() behandeln, die verwendet wird, um ein ndarray mithilfe eines Python-Iterierobjekts zu erstellen. Wir werden die Syntax, die Parameter und den Rückgabewert dieser Funktion zusammen mit einem Codebeispiel erklären.

Tipps für die VM

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

Importieren der NumPy-Bibliothek

Wir beginnen, indem wir die NumPy-Bibliothek mit dem folgenden Code importieren:

import numpy as np

Hier ist np ein Alias für die NumPy-Bibliothek, den wir im gesamten Code verwenden werden.

Erstellen eines Python-Iterierobjekts

In diesem Schritt erstellen wir ein Python-Iterierobjekt, das später verwendet werden wird, um das ndarray zu erstellen. Wir können jedes Iterierobjekt erstellen, einschließlich Listen, Tupel und Generatoren. Für dieses Beispiel erstellen wir eine Liste von ganzen Zahlen:

a = [0, 2, 4, 9, 10, 8]

Erstellen des ndarrays mit der fromiter()-Funktion

Wir können jetzt ein ndarray mit der fromiter()-Funktion wie folgt erstellen:

it = iter(a)
x = np.fromiter(it, dtype=float)

Hier übergeben wir zunächst das Iterierobjekt a an die iter()-Funktion, um ein Iteratorobjekt it zu erstellen. Dieses Iteratorobjekt wird dann zusammen mit dem Datentyp des Arrays, das wir erstellen möchten (in diesem Fall float), an die fromiter()-Funktion übergeben.

Zeige die Ausgabe an

Wir können das Ausgabearray und seinen Datentyp mit dem folgenden Code anzeigen:

print("Das Ausgabearray ist :")
print(x)
print("Der Typ des Ausgabearrays ist:")
print(type(x))

Hier geben wir zunächst das Ausgabearray aus, gefolgt von seinem Datentyp.

Geben Sie die Anzahl der Elemente an, die gelesen werden sollen

Es ist wichtig zu beachten, dass wir die Leistung der fromiter()-Funktion verbessern können, indem wir den Parameter count angeben. Dieser Parameter ermöglicht es der fromiter()-Funktion, das Ausgabearray vorab zuzuweisen, anstatt es bei Bedarf zu vergrößern. Der count-Parameter stellt die Anzahl der Elemente dar, die aus dem Puffer im Array gelesen werden sollen. Wir können den Parameter count wie folgt angeben:

x = np.fromiter(a, dtype=float, count=len(a))

Hier übergeben wir das Iterierobjekt a zusammen mit dem Datentyp float und der Anzahl der Elemente, die gleich len(a) ist.

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir die NumPy-fromiter()-Funktion behandelt, die verwendet wird, um ein ndarray mithilfe eines Python-Iterierobjekts zu erstellen. Wir haben die Syntax, die Parameter und den Rückgabewert dieser Funktion erklärt. Wir haben auch ein Codebeispiel angegeben, das zeigt, wie diese Funktion verwendet wird, um ein Array zu erstellen. Wenn Sie den in diesem Lab beschriebenen Schritten folgen, sollten Sie jetzt gut verstehen, wie die fromiter()-Funktion in NumPy verwendet wird.