วิธี Numpy ptp

ช่วงสามารถคำนวณได้ดังนี้:

ไวยากรณ์ของ NumPy ptp() Method

วิธี NumPy ptp() สามารถประกาศได้ดังนี้:

พารามิเตอร์ของ NumPy ptp() Method

ตอนนี้ เราจะพูดถึงคำอธิบายของอาร์กิวเมนต์ที่ฟังก์ชัน ptp() ยอมรับ:

อาร = Arr แสดงถึงข้อมูลของอาร์เรย์อินพุต

แกน = Axis แสดงถึงช่วงของแกนที่จะพบ โดยค่าเริ่มต้น อาร์เรย์อินพุตจะทำงานแบบแบน Flattened หมายถึงอาร์เรย์ทำงานบนทุกแกน หากค่าของแกนเป็น 0 แสดงว่าเป็นช่วงตามคอลัมน์ และหากค่าของแกนเท่ากับ 1 แสดงว่าเป็นช่วงตามแถว

ออก = Out เป็นอาร์เรย์ทางเลือกที่เราต้องการเก็บผลลัพธ์หรือผลลัพธ์ ขนาดของอาร์เรย์นี้ต้องตรงกับผลลัพธ์ที่ต้องการ

เก็บ Dims = นอกจากนี้ยังเป็นอาร์กิวเมนต์ที่เป็นทางเลือก พารามิเตอร์นี้มีประโยชน์เมื่ออาร์เรย์เอาต์พุตไม่ถูกต้องหรือลดขนาดไปทางซ้ายด้วยมิติขนาด 1 จะแก้ไขผลลัพธ์ของอาร์เรย์

ส่งคืนค่าของ NumPy ptp() Method

ค่าที่ส่งกลับหมายถึงผลลัพธ์ของโค้ดที่รัน วิธี NumPy ptp() จะคืนค่าช่วงของอาร์เรย์ มันจะคืนค่าสเกลาร์

ตัวอย่าง # 1:

ในตัวอย่างนี้ เราจะพูดถึงวิธีค้นหาหรือคำนวณช่วงของอาร์เรย์ 1D โดยใช้ฟังก์ชัน NumPy ptp()

ให้เราเริ่มโค้ดโดยการนำเข้าไลบรารีที่จำเป็น เราต้องรวมโมดูล NumPy ของ Python เป็น np จากนั้นในคำสั่งถัดไป เราเริ่มต้นอาร์เรย์หนึ่งมิติเป็น 'arr' และกำหนดค่าต่างๆ ให้กับอาร์เรย์นั้น จากนั้น เราใช้เมธอด print() เพื่อแสดงคำสั่ง 'Given array is' ใช้ฟังก์ชัน print() อีกครั้งเพื่อพิมพ์รายการของอาร์เรย์หนึ่งมิติที่กำหนด คำสั่ง 'ช่วงของอาร์เรย์ที่กำหนดคือ' ถูกพิมพ์โดยใช้วิธีการ print() ในขั้นตอนสุดท้าย จะใช้เมธอด NumPy ptp() เพื่อค้นหาช่วงของอาร์เรย์ที่ให้มา ในการหาช่วง จะอยู่ที่ประมาณลบค่าต่ำสุดจากค่าสูงสุด คำสั่งการพิมพ์ยังถูกประกาศเพื่อแสดงช่วงที่คำนวณได้ของอาร์เรย์ 1D ที่กำหนด

เราได้ผลลัพธ์ที่เราเหลือไว้กับช่วงของอาร์เรย์ที่กำหนด

ตัวอย่าง # 2:

ในตัวอย่างนี้ เราจะดูวิธีรับช่วงของอาร์เรย์ 2D โดยการเรียกใช้ฟังก์ชัน NumPy ptp()

ขั้นแรก ขั้นตอนที่สำคัญและจำเป็นคือการนำเข้าไลบรารี NumPy ของ Python เรานำเข้าเป็น np ต่อไป เราได้นำ 'DATA' เป็นตัวแปรและกำหนดค่าต่างๆ ให้กับตัวแปรนี้ 'DATA' เราได้ผ่านอาร์เรย์สองมิติเพื่อให้เราได้รับช่วงของอาร์เรย์สองมิตินั้น ค่าที่เราได้รับในอาร์เรย์ 2 มิติ ได้แก่ [[2, 15], [10, 1]] มีการประกาศวิธีการ print() เพื่อแสดงองค์ประกอบที่จำเป็นของอาร์เรย์ 2D เป็นเอาต์พุต อีกครั้ง เราได้เรียกใช้ฟังก์ชัน print() เพื่อแสดงข้อความว่า 'ช่วงของอาร์เรย์ 2D ที่กำหนดคือ' สุดท้ายเราได้เรียกใช้ฟังก์ชัน np.ptp() เพื่อค้นหาช่วงของอาร์เรย์ 2 มิติ ฟังก์ชันนี้มีค่าของอาร์เรย์ 2d ที่ให้มาเป็นพารามิเตอร์

ในผลลัพธ์ เรามีช่วง '14' ของอาร์เรย์ 2D และคำนวณโดย: ค่าสูงสุด – ค่าต่ำสุด

ตัวอย่าง # 3:

ที่นี่ เราสังเกตวิธีคำนวณช่วงแถวของอาร์เรย์ 2 มิติโดยใช้ NumPy ptp()

อย่างที่เราทราบกันดีอยู่แล้วว่าการนำเข้าไลบรารีเป็นขั้นตอนหลักที่ต้องทำ ในกรณีนี้ สำหรับการรันโค้ด เราได้รวมโมดูล NumPy เป็น np จากนั้นให้ประกาศ 'X' และเก็บองค์ประกอบของอาร์เรย์สองมิติไว้ จากนั้นใช้ฟังก์ชัน print() เพื่อแสดงบรรทัด 'อาร์เรย์ที่กำหนดคือ' ฟังก์ชันการพิมพ์ยังพิมพ์อาร์เรย์สองมิติ ตอนนี้ เราจะหาช่วงของอาร์เรย์ที่กำหนดโดยเรียกใช้เมธอด NumPy ptp() โดยระบุพารามิเตอร์ 'axis' เป็น axis = 1 ซึ่งจะให้ช่วงของอาร์เรย์สองมิติที่เรียงแถวกัน

ในผลลัพธ์ เรามีช่วงแถวของอาร์เรย์ 2D เนื่องจากเรามีค่า 1 ของพารามิเตอร์ 'แกน'

ตัวอย่าง # 4:

ให้เราดูวิธีรับช่วงคอลัมน์ที่ชาญฉลาดของอาร์เรย์ 2D โดยใช้ NumPy ptp()

ในกรณีนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับการค้นหาช่วงของอาร์เรย์ 2 มิติในแนวตั้ง ขั้นตอนแรกคือการรวมไลบรารี NumPy ขั้นตอนที่สองเกี่ยวข้องกับการเริ่มต้นตัวแปร 'Y' เป็นอาร์เรย์ 2D อินพุตเพื่อเก็บค่าของอาร์เรย์ ขั้นตอนที่สามคือการพิมพ์ค่าของอาร์เรย์ NumPy 2D โดยการเรียกใช้ฟังก์ชัน print() โดยส่งค่าของ 'Y' ไปเป็นอาร์กิวเมนต์ ในขั้นตอนที่สี่ คำสั่งพิมพ์จะถูกเรียกอีกครั้งเพื่อแสดงวลี 'ช่วงของอาร์เรย์ที่กำหนดเมื่อแกน = 0' ในที่สุด เรียกใช้ฟังก์ชัน np.ptp() เพื่อรับช่วงของอาร์เรย์ 2D ที่กำหนดไว้ เมธอดนี้มีสองอาร์กิวเมนต์ ซึ่งรวมถึงอาร์เรย์ที่จำเป็นและพารามิเตอร์ 'แกน' ที่นี่ เราตั้งค่าของอาร์กิวเมนต์ 'แกน' เป็น 0 เพราะเราต้องการหาช่วงของคอลัมน์อาร์เรย์ 2 มิติ

หลังจากรันโปรแกรมสำเร็จแล้ว เราได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้:

บทสรุป

เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจวิธี NumPy ptp() ได้ดีขึ้น เราได้กล่าวถึงหัวข้อต่างๆ ในคู่มือนี้ ไวยากรณ์ของเมธอด NumPy ptp() พารามิเตอร์ และค่าส่งคืนจะครอบคลุมทั้งหมด ช่วงของอาร์เรย์หนึ่งมิติถูกคำนวณในโค้ดแรก และช่วงของอาร์เรย์สองมิติถูกกำหนดในตัวอย่างที่สอง ช่วงของอาร์เรย์ 2 มิติ ทั้งแบบแถวและคอลัมน์ได้รับการประเมินในสองอินสแตนซ์สุดท้าย