Массивы Numpy используют меньше памяти и демонстрируют лучшее поведение во время выполнения. Таким образом, чем больше чисел вам нужно сохранить, тем лучше у вас получится. Это показывает некоторые показатели производительности операций между Python и Numpy.
Массивы Numpy — идеальная замена спискам Python, потому что они обеспечивают лучшее время загрузки, более высокую скорость и меньший объем памяти.
Что такое функция numpy.floor() в Python?
np.floor() — это функция математической библиотеки numpy, которая возвращает floor элементов массива. Функция numpy.floor() в Python принимает два основных параметра и возвращает значение floor каждого элемента массива с типом данных float.
floor скаляра x — это наибольшее целое число i, такое что i <= x. Минимальное значение всегда меньше, чем заданное значение.
Синтаксис
|
1 |
numpy.floor(arr [, out]) = ufunc ‘floor’) |
Параметры
Функция NumPy floor() принимает в основном два параметра:
- arr : это массив, в котором мы хотим найти минимальное значение.
- out : позиция, в которой хранится результат. Если она задана, то должна иметь форму, которую передают входные данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенный список. Кортеж должен иметь длину, равную количеству выходов (возможно только в качестве ключевого аргумента).
Возвращаемое значение
Функция floor() возвращает минимальное значение каждого элемента массива с типом данных float.
Как работает функция Numpy floor()?
Функция Numpy floor() проверяет значение ввода (должно быть действительным числом; предположим, x) и округляет переменную в меньшую сторону до ближайшего целого числа и, наконец, возвращает обработанный вывод.
Следует отметить, что оно не округляется, а будет меньше или равно введенному значению( т. е. самому x). Функция np.floor() отличается от другой функции [ceil()], которая используется для возврата переменной, округленной в большую сторону.
См. следующий код.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 |
import numpy as np # We will create an 1D array arr = np.array([4.77, 0.555, 4.1, 6.03, 2.31]) # Printing the array print("The array is: ", arr) # Shape of the array print("Shape of the array is : ", np.shape(arr)) # Printing floor of each array elements print("Floor of each array element is: ") print(np.floor(arr)) # We will create a 2D array # Of shape 4x3 arr1 = np.array([(0.14, 0.2, 3.04),(4.1, 0.5, .546), (7.1, 3.8, 2.09),(5.0, 5.17, 1.5)]) # Printing the array print("\nThe array is: ") print(arr1) print("Shape of the array is: ", np.shape(arr1)) # Printing floor of each array elements print("Floor of each array element is: ") print(np.floor(arr1)) |
Выход:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
The array is: [4.77 0.555 4.1 6.03 2.31 ] Shape of the array is : (5,) Floor of each array element is: [4. 0. 4. 6. 2.] The array is: [[0.14 0.2 3.04 ] [4.1 0.5 0.546] [7.1 3.8 2.09 ] [5. 5.17 1.5 ]] Shape of the array is: (4, 3) Floor of each array element is: [[0. 0. 3.] [4. 0. 0.] [7. 3. 2.] [5. 5. 1.]] |
Объяснение
Выше мы объявили один 1D-массив и один 2D-массив, элементы которого имеют тип данных float, затем мы напечатали эти элементы массива и их форму. Затем мы напечатали минимальное значение каждого элемента массива. Мы видим, что все напечатанные значения меньше или равны соответствующему элементу массива.
Практический пример floor()
См. следующий код.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 |
import numpy as np # Program to find get sum of each array elements # And print their ceil value # We will create an 1D array arr = np.array([1.77, 0.55, 1.1, 4.03, 2.111]) # Printing the array print("The array is: ", arr) # Shape of the array print("Shape of the array is : ", np.shape(arr)) # Now we will print sum of this array elements x = np.sum(arr) print("Sum of array elements is: ", x) # Printing floor value of the sum print("Floor value of the sum is : ", np.floor(x)) |
Выход:
|
1 2 3 4 |
The array is: [1.77 0.55 1.1 4.03 2.111] Shape of the array is : (5,) Sum of array elements is: 9.561000000000002 Floor value of the sum is: 9.0 |
Объяснение.
В этом примере мы объявили один одномерный массив, значения которого имеют тип данных float. Мы напечатали его и его тип данных.
Программа должна найти сумму всех элементов массива, и мы видим, что вычисленная сумма имеет тип данных float. Наконец, мы напечатали минимальное значение рассчитанной суммы.
Заключение
Функция np floor() значительно сокращает количество случаев, когда программисту необходимо писать небольшие коды при создании сложных функций, которые их используют.
