NumPy 1.14 - recarray.itemset()

numpy.recarray.itemset




numpy

numpy.recarray.itemset

recarray.itemset(*args)

स्केलर को एक सरणी में डालें (यदि संभव हो तो स्केलर को सरणी के dtype पर डाला जाता है)

कम से कम 1 तर्क होना चाहिए, और अंतिम तर्क को आइटम के रूप में परिभाषित करना चाहिए। फिर, a.itemset(*args) a[args] = item तुलना में तेज़ लेकिन समान है। आइटम एक अदिश मान होना चाहिए और args सरणी में किसी एक आइटम का चयन करना चाहिए।

पैरामीटर:

* आर्ग्स : तर्क

यदि एक तर्क: एक अदिश, केवल मामले में उपयोग किया जाता है, तो आकार 1 है। यदि दो तर्क: अंतिम तर्क को सेट करने के लिए मूल्य है और एक अदिश होना चाहिए, पहला तर्क एकल सरणी तत्व स्थान को निर्दिष्ट करता है। यह या तो एक इंट या टपल है।

टिप्पणियाँ

अनुक्रमणिका सिंटैक्स की तुलना में, itemset को एक विशेष स्थान में स्केलर रखने के लिए कुछ गति वृद्धि प्रदान करता है, यदि आपको ऐसा करना चाहिए। हालांकि, आम तौर पर यह हतोत्साहित किया जाता है: अन्य समस्याओं के बीच, यह कोड की उपस्थिति को जटिल करता है। इसके अलावा, लूप के अंदर itemset (और item ) का उपयोग करते समय, प्रत्येक लूप पुनरावृत्ति पर विशेषता लुक-अप से बचने के लिए स्थानीय चर के तरीकों को निर्दिष्ट करना सुनिश्चित करें।

उदाहरण

>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.itemset(4, 0)
>>> x.itemset((2, 2), 9)
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 3],
       [8, 5, 9]])