Numpy erstatningsmetode

Numpy er det innebygde biblioteket levert av en Python som gjør at vi kan lage flerdimensjonale matriser og manipulere dem og utføre forskjellige beregninger på dem. Når det gjelder oppdatering av dataene i matriser, kan det oppstå et spørsmål om hvordan vi vil endre dem. Den forhåndsdefinerte metoden er å erstatte verdiene, eller hele raden eller kolonnen i matrisen brukes, gjør metoden for erstatning () oss i stand til å oppdatere substringverdien i strengen eller karaktermatriser. Siden Python -strenger ikke kan endres, kan vi ikke endre verdien, men vi kan bruke erstatningsmetoden () til å generere en ny streng som beholder underlagene som ble oppdatert.

Syntaks

Syntaksen for å bruke erstatningsmetoden er som nedenfor:

numpy.røye.Erstatt (matrise, old-substring, new-substring, count = ingen)

Følgende argumenter blir gitt til det

Array: Det er det gitte utvalget vi har en tendens til å endre eller erstatte Substring eller hvilken som helst verdi.

Gammel-substring: Det er substringen i matrisen som skal byttes ut.

Ny-substring: Det er den som den gamle blir erstattet.

Telle: telling er ikke nødvendig, men i noen tilfeller hvis vi må erstatte mer enn en gang, legger vi til en telling, som erstatter antallet ganger nevnt.

For eksempel: numpy.røye.Erstatt (ARR, Old-Substring, New-Substring, Count = 3)

Som nevnt ovenfor, er telleverdien “3”, noe som betyr at den vil erstatte den gamle substringen med den nye som oppstår på de tre første stedene.

Eksempel # 01:

Nå har vi utført et eksempel her for å forstå dens funksjonalitet i dybden for å forklare konseptet om erstatningsmetode. I dette eksemplet skal vi utføre koden nedenfor. Vi har initialisert en variabel STR_A og en annen variabel erstatt_a. Vi har gitt en setning til vår Str_a som er en karakterstrengbasert variabel. Vi har kalt NP.røye.erstatte fordi vi utfører erstatningsoperasjonen vår på et tegn. Det er grunnen til at vi har ringt NP.røye.erstatte.

Etter det ga vi vår variable Str_a til funksjonen og passerte verdien som skal erstattes og den erstattede verdien i andre og tredje argumenter. Vi kommer til å erstatte verdien 'Numpy' med 'The Numpy'. Funksjonen vil søke på verdien 'numpy' i uttalelsen og erstatte den med verdien 'den numpy' verdien uansett hvor den er plassert.

Importer numpy som NP
STR_A = "Numpy er et bibliotek for Python -programmeringsspråket"
print ("Original String: \ n", str_a)
erstatte_a = np.røye.erstatte (str_a, 'numpy', 'numpy')
trykk ("resulterende streng etter å ha byttet ut:")
print (erstatt_a)

Etter å ha utført koden vår vil vår utdata være følgende. Vi kan se at funksjonen har erstattet 'numpy' med 'den numpy' verdien. En ting å huske på er at uansett hvor inngangsverdien vil oppstå, vil systemet erstatte det med vår passerte parameter. I vårt tilfelle har det bare skjedd en gang, så systemet har erstattet det bare en gang.

Eksempel # 02:

Numpy.erstatte funksjonen tar ikke bare statiske verdier som argumenter, men vi kan også passere variabler som våre verdier til det som argumenter. En illustrasjon av en slik metode vises. I eksemplet nedenfor har vi erklært en variabel x og passert den en matriseverdi i karakterformat. Vi vil skrive ut verdien bare for å sammenligne den med den erstattede verdien.

Etter det erklærte vi en variabel old_value og passerte den en karakterstreng. Dette er verdien vi vil erstatte i karakteren vår array x. Vi har initialisert en annen variabel og gitt den videre til noen tegn. Denne verdien vil erstatte verdiene som er passert i Old_Value -variabelen. Så ved å se på koden, kan vi forstå at vi prøver å erstatte 'er du' med 'er gutten'.

Men i dette tilfellet passerer vi ikke disse verdiene direkte, men vi lagrer disse verdiene i variabler, og vi vil prøve å erstatte disse variablene ved hjelp av vår funksjon. Vi har erklært en variabel finale_value som vil lagre utgangsresultatet fra kodebiten vår. Etter det utførte vi numpy.røye.Erstatt funksjon og lagret utgangen i vår finale_value -variabel. La oss utføre koden vår og sjekke utdataene våre.

Importer numpy som NP
x = np.Array (["Hei, hva gjør du?"])
print ("Old Value:", end = "")
trykk (x)
old_value = "er du"
new_value = "er gutten"
final_value = np.røye.Erstatt (x, old_value, new_value)
print ('ny verdi:', slutt = "")
Print (Final_Value)

Etter å ha utført koden, vil følgende utdata bli gitt av kompilatoren vår. Vi kan se at i vår gamle verdi er det 'hva gjør du', men i den nye verdien har funksjonen erstattet 'Are you' -karakterene med 'er gutten' karakterer. Men vi ga ikke disse verdiene til vår funksjon direkte, men passerte dem ved hjelp av variabler. Så ved å utføre denne aktiviteten kan vi enkelt erstatte verdiene ved å bruke variabler i Numpy.Erstatt funksjon.

Eksempel # 03:

Vi diskuterte tidligere at vi kan erstatte flere tegn også ved å bruke Numpy.Erstatt funksjon. I denne illustrasjonen har vi prøvd å gjøre det, vi har initialisert en variabel 'A' og tildelt den en karakteroppstilling med gjentatte ord bare for å sjekke om alle disse ordene vil bli erstattet eller et enkelt, og om et enkelt ord erstattes hvilken som en blir det. Vi har passert ordet 'igjen' mer enn en gang i dette tilfellet.

Deretter har vi erklært to flere variabler 'old_val' og 'rep_val' som vil ha verdien som skal erstattes og verdien etter erstatningsfunksjonen henholdsvis. Etter det initialiserte vi den siste variabelen 'fin_val' som vil lagre resultatet fra funksjonen. Nå vil vi utføre vår funksjon. Vi har passert 'A' som vår input -karakter -array ', org_val' som den opprinnelige eller gamle verdiparameteren, og 'rep_val' som den erstattede verdien eller nye verdi -argumentet. Vi vil utføre den og skrive ut variabelen for å sjekke utgangen.

Importer numpy som NP
a = np.Array (["Vi vil erstatte igjen og igjen og igjen"])
trykk (a)
org_value = "igjen"
rep_value = "en gang"
fin_value = np.røye.erstatte (a, org_value, rep_value)
Print (Fin_Value)

Etter utførelsen får vi følgende utdata. Vi kan se at ordet 'igjen' ble gjentatt 3 ganger i karakteren vår. Funksjonen har erstattet den med 'en gang' på alle posisjoner. Dette forklarer at erstatningsfunksjonen også fungerer på flere ordutskiftninger samtidig.

Konklusjon

I denne guiden lærte vi om Numpy.røye.erstatte funksjonen til Pythons numpy. Vi forklarte hva formålet med erstatningsfunksjonen er. Vi lærte også syntaks og argumentene vi må overføre til vår funksjon for å jobbe. Numpy.røye.erstatte er en veldig nyttig metode og kommer til nytte når vi utfører operasjoner på våre karaktermatriser eller variabler. Hvis vi ønsker å endre et ord eller rette opp et ord i store karakterarrays. Vi trenger ikke å endre ordene en etter en manuelt. I stedet kan vi bruke numpy.Erstatt funksjon for å gjøre jobben. Vi utførte også eksempler for å få deg til å forstå ideen grundigere. Numpy.Erstatt er en veldig effektiv og nyttig funksjon og kan brukes under flere omstendigheter.