Numpy PTP Funktion

Einführung

In diesem Lab lernst du die Funktion numpy.ptp() in Python kennen. Der Begriff "ptp" steht für "peak to peak" (Spitze bis Spitze). Diese Funktion wird verwendet, um den Wertebereich entlang einer Achse zurückzugeben. Der Bereich kann berechnet werden mit Bereich = maximale_Wert - minimale_Wert.

Tipps für die VM

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

Manchmal musst du einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn du während des Lernens Probleme hast, kannst du Labby gerne fragen. Gib nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für dich prompt beheben.

Importieren der NumPy-Bibliothek

Du musst die NumPy-Bibliothek mit dem folgenden Code importieren:

import numpy as np

Implementierung der Funktion

Verwende die Funktion numpy.ptp(), um den Wertebereich eines Arrays entlang einer Achse zu berechnen. Die Syntax der Funktion lautet:

numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=<kein Wert>)

Parameter

Die Funktion akzeptiert die folgenden Parameter:

• a: gibt das Eingangsarray an.
• axis: gibt die Achse an, entlang der wir den Bereichswert möchten. Standardmäßig wird das Eingangsarray abgeflacht (d.h. es wird über alle Achsen gearbeitet).
• out: ein optionaler Parameter, der verwendet wird, um ein alternatives Array anzugeben, in dem wir das Ergebnis oder die Ausgabe dieser Funktion speichern möchten. Das Array muss die gleichen Dimensionen wie die erwartete Ausgabe haben.

Rückgabewerte

Diese Funktion gibt den Bereich des Arrays zurück (es wird ein skalarer Wert zurückgegeben, wenn die Achse None ist) oder ein Array mit den Bereichswerten entlang der angegebenen Achse.

Beispiel 1

In diesem Schritt wirst du ein eindimensionales Array mit seinem letzten Element als NaN nehmen und das Ergebnis überprüfen. Verwende den folgenden Code:

input_arr = [1, 10, 7, 20, 11, np.nan]
print("Das Eingangsarray ist : ")
print(input_arr)
print("Der Bereich des Eingangsarrays ist : ")
print(np.ptp(input_arr))

Wenn ein Array einen Wert von NaN enthält, ist auch sein Bereich NaN.

Beispiel 2

In diesem Schritt wirst du verschiedene Parameter der Funktion verwenden. Verwende den folgenden Code:

inp = [[15, 18, 16, 63, 44], [19, 4, 29, 5, 20], [24, 4, 54, 6, 4,]]
print("\nDas Eingangsarray ist:")
print(inp)

## Der Bereich des abgeflachten Arrays wird wie folgt berechnet:
print("\nDer Bereich des Arrays, wenn die Achse = None : ")
print(np.ptp(inp))

## Der Bereich entlang der ersten Achse, wobei axis=0 vertikal bedeutet
print("Der Bereich des Arrays, wenn die Achse = 0 : ")
print(np.ptp(inp, axis=0))

## Bereich entlang der zweiten Achse, wobei axis=1 horizontal bedeutet
print("Der Bereich des Arrays, wenn die Achse = 1: ")
print(np.ptp(inp, axis=1))

Ausgabe

Die Ausgabe sollte zeigen, dass die Funktion numpy.ptp() den Bereich eines Arrays entlang einer Achse zurückgibt.

Zusammenfassung

In diesem Lab hast du die Funktion numpy.ptp() in Python kennengelernt. Du hast auch ihre Syntax, Parameter und zurückgegebenen Werte gelernt. Darüber hinaus hast du verschiedene Beispiele dieser Funktion verwendet, um sie besser zu verstehen. Die Funktion numpy.ptp() ist ein wichtiges Werkzeug für statistische Operationen in der NumPy-Bibliothek.