Das Addieren von Funktionen

Einführung

In diesem Tutorial gehen wir durch die Schritte, um die add()-Funktion der NumPy-Bibliothek zu verwenden. Die add()-Funktion kann die Elemente zweier Arrays konkatenieren. Allerdings muss beide Arrays die gleiche Form haben.

Voraussetzungen

Um dieses Tutorial zu verstehen, sollten Sie eine grundlegende Kenntnis von Python und NumPy haben.

Tipps für die VM

Nachdem die VM gestartet 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 während des Lernens Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

NumPy importieren

Der erste Schritt besteht darin, die NumPy-Bibliothek zu importieren.

import numpy as np

Eingangsarrays erstellen

Als nächstes erstellen wir zwei Eingangsarrays, mit denen wir die add()-Funktion testen können.

x1 = ['Hello', 'World']
x2 = ['NumPy', 'Tutorial']

Die add()-Funktion anwenden

Um die Elemente der beiden Eingangsarrays zu konkatenieren, können wir die add()-Funktion wie folgt verwenden.

result = np.char.add(x1, x2)

Das Ergebnis ausgeben

Lassen Sie uns das konkatenierte String-Array ausgeben, das wir im vorherigen Schritt erhalten haben.

print(result)

Die Ausgabe wird wie folgt sein:

array(['HelloNumPy', 'WorldTutorial'], dtype='<U14')

Die add()-Funktion mit Arrays mit einem einzelnen Element anwenden

Wir können die add()-Funktion auch anwenden, wenn beide Arrays nur ein Element haben.

x1 = ['Hello']
x2 = ['LabEx!']
result = np.char.add(x1, x2)
print(result)

Die Ausgabe wird wie folgt sein:

array(['HelloLabEx!'], dtype='<U18')

Die add()-Funktion mit Arrays unterschiedlicher Länge anwenden

Schließlich sehen wir uns an, was die add()-Funktion macht, wenn die Eingangsarrays unterschiedliche Längen haben.

x1 = ['Welcome', 'to', 'LabEx']
x2 = ['Best Place', 'Forlearning']
result = np.char.add(x1, x2)
print(result)

Die Ausgabe wird einen ValueError sein:

ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

Dies liegt daran, dass die beiden Arrays unterschiedliche Längen haben und nicht konkateniert werden können.

Zusammenfassung

In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man die add()-Funktion in NumPy verwendet, um die Elemente zweier Arrays zu konkatenieren. Wir haben auch gelernt, dass beide Arrays die gleiche Form haben müssen, damit die Funktion richtig funktioniert.