NumPy 1.14

numpy.r_




numpy

numpy.r_

numpy.r_ = <numpy.lib.index_tricks.RClass object>

पहली धुरी के साथ स्लाइस ऑब्जेक्ट्स को कॉन्टेनेट में ट्रांसलेट करता है।

यह जल्दी से सरणियों का निर्माण करने का एक सरल तरीका है। दो उपयोग के मामले हैं।

  1. यदि इंडेक्स एक्सप्रेशन में अल्पविराम द्वारा अलग किए गए एरे होते हैं, तो उन्हें अपनी पहली धुरी पर रखें।
  2. यदि इंडेक्स एक्सप्रेशन में स्लाइस नोटेशन या स्केलर होते हैं, तो स्लाइस नोटेशन द्वारा दर्शाई गई सीमा के साथ 1-डी सरणी बनाएं।

यदि स्लाइस नोटेशन का उपयोग किया जाता है, तो सिंटैक्स start:stop:step ब्रैकेट के अंदर np.arange(start, stop, step) बराबर होता है। हालाँकि, यदि step एक काल्पनिक संख्या (अर्थात 100j) है, तो इसके पूर्णांक भाग की संख्या वांछित अंकों के रूप में की जाती है और प्रारंभ और स्टॉप समावेशी होते हैं। दूसरे शब्दों में start:stop:stepj को कोष्ठक के अंदर np.linspace(start, stop, step, endpoint=1) रूप में व्याख्या की गई है। स्लाइस नोटेशन के विस्तार के बाद, सभी कॉमा अलग किए गए अनुक्रमों को एक साथ समेटा जाता है।

सूचकांक अभिव्यक्ति के पहले तत्व के रूप में रखा गया वैकल्पिक वर्ण तार का उपयोग आउटपुट को बदलने के लिए किया जा सकता है। मैट्रिक्स आउटपुट में स्ट्रिंग्स 'आर' या 'सी' का परिणाम है। यदि परिणाम 1-D है और 'r' निर्दिष्ट किया गया है तो 1 x N (पंक्ति) मैट्रिक्स उत्पन्न होता है। यदि परिणाम 1-डी और 'सी' निर्दिष्ट है, तो एक एन एक्स 1 (कॉलम) मैट्रिक्स का उत्पादन किया जाता है। यदि परिणाम 2-डी है तो दोनों एक ही मैट्रिक्स परिणाम प्रदान करते हैं।

एक स्ट्रिंग पूर्णांक निर्दिष्ट करता है कि कौन सा अक्ष कई अल्पविराम से अलग सरणियों को ढेर करता है। दो अल्पविराम से विभाजित पूर्णांक की एक स्ट्रिंग प्रत्येक प्रविष्टि को दूसरे पूर्णांक के रूप में बाध्य करने के लिए आयामों की न्यूनतम संख्या का संकेत देने की अनुमति देती है (अक्ष को समेटना अभी भी पहला पूर्णांक है)।

तीन अल्पविराम से विभाजित पूर्णांक के साथ एक स्ट्रिंग अक्ष के विनिर्देशन को समाप्‍त करने की अनुमति देता है, प्रविष्टियों को बाध्य करने के लिए आयामों की न्यूनतम संख्या और किस अक्ष में सरणियों की शुरुआत होनी चाहिए जो कि निर्दिष्ट आयामों से कम हैं। दूसरे शब्दों में तीसरा पूर्णांक आपको यह निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है कि 1 को उन सरणियों के आकार में कहां रखा जाना चाहिए, जिनके आकार उन्नत हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, उन्हें आकृति टुपल के सामने रखा जाता है। तीसरा तर्क आपको यह निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है कि सरणी की शुरुआत इसके बजाय कहां होनी चाहिए। इस प्रकार, '0' का तीसरा तर्क सरणी आकार के अंत में 1 को रखेगा। नकारात्मक पूर्णांक निर्दिष्ट करते हैं जहां नए आकार में उन्नत सरणियों के अंतिम आयाम को रखा जाना चाहिए, इसलिए डिफ़ॉल्ट '-1' है।

पैरामीटर: कोई फ़ंक्शन नहीं है, इसलिए कोई पैरामीटर नहीं लेता है
यह दिखाता है: एक अविकसित ndarray या मैट्रिक्स।

यह भी देखें

concatenate
किसी मौजूदा अक्ष के साथ सरणियों के अनुक्रम में शामिल हों।
c_
दूसरी धुरी के साथ स्लाइस ऑब्जेक्ट्स को कॉन्टेनेट में ट्रांसलेट करता है।

उदाहरण

>>> np.r_[np.array([1,2,3]), 0, 0, np.array([4,5,6])]
array([1, 2, 3, 0, 0, 4, 5, 6])
>>> np.r_[-1:1:6j, [0]*3, 5, 6]
array([-1. , -0.6, -0.2,  0.2,  0.6,  1. ,  0. ,  0. ,  0. ,  5. ,  6. ])

स्ट्रिंग पूर्णांक प्रविष्टियों को बाध्य करने के लिए अक्ष को न्यूनतम या आयामों की न्यूनतम संख्या के साथ निर्दिष्ट करते हैं।

>>> a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
>>> np.r_['-1', a, a] # concatenate along last axis
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [3, 4, 5, 3, 4, 5]])
>>> np.r_['0,2', [1,2,3], [4,5,6]] # concatenate along first axis, dim>=2
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.r_['0,2,0', [1,2,3], [4,5,6]]
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5],
       [6]])
>>> np.r_['1,2,0', [1,2,3], [4,5,6]]
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

पहले स्ट्रिंग तर्क के रूप में 'r' या 'c' का प्रयोग मैट्रिक्स बनाता है।

>>> np.r_['r',[1,2,3], [4,5,6]]
matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])