<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare uno dei seguenti metodi per compensare gli elementi di un array NumPy:<\/span><\/p>\n Metodo 1: sposta gli elementi (mantieni tutti gli elementi originali)<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: Sposta elementi (consenti la sostituzione degli elementi)<\/strong><\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione np.roll()<\/a> per spostare ciascun elemento di un array NumPy di due posizioni a destra:<\/span><\/p>\n Nota che ogni elemento \u00e8 stato spostato di due posizioni a destra e gli elementi alla fine dell’array sono stati semplicemente spostati in avanti.<\/span><\/p>\n Potremmo anche usare un numero negativo nella funzione np.roll()<\/strong> per spostare gli elementi a sinistra:<\/span><\/p>\n Possiamo anche definire una funzione personalizzata per spostare gli elementi di un array NumPy e consentire la sostituzione degli elementi spostati con un determinato valore.<\/span><\/p>\n Ad esempio, possiamo definire la seguente funzione per spostare gli elementi e sostituire tutti gli elementi spostati con il valore 0:<\/span><\/p>\n Possiamo anche usare un numero negativo nella funzione per spostare gli elementi a sinistra:<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in NumPy:<\/span><\/p>\n Come contare le occorrenze degli elementi in NumPy<\/a> \u00c8 possibile utilizzare uno dei seguenti metodi per compensare gli elementi di un array NumPy: Metodo 1: sposta gli elementi (mantieni tutti gli elementi originali) #shift each element two positions to the right data_new = np. roll (data, 2) Metodo 2: Sposta elementi (consenti la sostituzione degli elementi) #define shifting function def shift_elements (arr, num, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #shift each element two positions to the right<\/span>\ndata_new = np. roll<\/span> (data, 2)\n<\/strong><\/pre>\n #define shifting function<\/span>\ndef<\/span> shift_elements<\/span> (arr, num, fill_value):\n result = np. empty_like<\/span> (arr)\n if<\/span> num > 0:\n result[:num] = fill_value\n result[num:] = arr[:-num]\n elif<\/span> num < 0:\n result[num:] = fill_value\n result[:num] = arr[-num:]\n else<\/span> :\n result[:] = arr\n return<\/span> result\n\n#shift each element two positions to the right (replace shifted elements with zero)\n<\/span>data_new = shift_elements(data, 2, 0)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Metodo 1: sposta gli elementi (mantieni tutti gli elementi originali)<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array\n<\/span>data = np. array<\/span> ([1, 2, 3, 4, 5, 6])\n\n#shift each element two positions to the right\n<\/span>data_new = np. roll<\/span> (data, 2)\n\n#view new NumPy array\n<\/span>data_new\n\narray([5, 6, 1, 2, 3, 4])\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array\n<\/span>data = np. array<\/span> ([1, 2, 3, 4, 5, 6])\n\n#shift each element three positions to the left\n<\/span>data_new = np. roll<\/span> (data, -3)\n\n#view new NumPy array\n<\/span>data_new\n\narray([4, 5, 6, 1, 2, 3])<\/strong><\/pre>\n Metodo 2: Sposta elementi (consenti la sostituzione degli elementi)<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array\n<\/span>data = np. array<\/span> ([1, 2, 3, 4, 5, 6])\n\n#define custom function to shift elements\n<\/span>def<\/span> shift_elements<\/span> (arr, num, fill_value):\n result = np. empty_like<\/span> (arr)\n if<\/span> num > 0:\n result[:num] = fill_value\n result[num:] = arr[:-num]\n elif<\/span> num < 0:\n result[num:] = fill_value\n result[:num] = arr[-num:]\n else<\/span> :\n result[:] = arr\n return<\/span> result\n\n#shift each element two positions to the right and replace shifted values with zero\n<\/span>data_new = shift_elements(data, 2, 0)\n\n#view new NumPy array\n<\/span>data_new\n\narray([0, 0, 1, 2, 3, 4])<\/strong><\/span><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array\n<\/span>data = np. array<\/span> ([1, 2, 3, 4, 5, 6])\n\n#define custom function to shift elements\n<\/span>def<\/span> shift_elements<\/span> (arr, num, fill_value):\n result = np. empty_like<\/span> (arr)\n if<\/span> num > 0:\n result[:num] = fill_value\n result[num:] = arr[:-num]\n elif<\/span> num < 0:\n result[num:] = fill_value\n result[:num] = arr[-num:]\n else<\/span> :\n result[:] = arr\n return<\/span> result\n\n#shift each element three positions to the left and replace shifted values with 50\n<\/span>data_new = shift_elements(data, -3, 50)\n\n#view new NumPy array\n<\/span>data_new\n\narray([ 4, 5, 6, 50, 50, 50])<\/strong><\/span><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come ordinare un array NumPy per colonna<\/a>
Come calcolare la modalit\u00e0 dell’array NumPy<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"