Cara menggunakan NUMPY.PAD pada Python
1 Show
Table of Contents
Jawaban TUGAS Array terdiri dari berbagai tipe kecuali.. a. Arra...Array terdiri dari berbagai tipe kecuali.. a. Array Multi-Dimensi b. Array dimensi satu c. Array dimensi tiga d. Array dimensi dua e. Array dimensi empat Wilson Kertzmann Penanya 1 Jawaban TUGAS pernyataan associative array yang benar kecuali......pernyataan associative array yang benar kecuali... a. $age = array("Peter"=>"35", "Ben"=>"37", "Joe"=>"43"); b. $age = array("Ben"=>"37", "Joe"=>"43"); c. $name= array("Person1"=>"Fi... Alvina Predovic Penanya 1 Jawaban TUGAS cara penggunaan array multidimensi...cara penggunaan array multidimensi Alia Hansen Penanya 2 Jawaban TUGAS The Sleeping Beauty Once upon a time, there was a...The Sleeping Beauty Once upon a time, there was a king and queen who for a very long time had no children, and when at length, a little daughter was born to them, they were so pleased that they gave ... Leann Wilkinson Penanya 2 Jawaban TUGAS Sebuah perusahaan kerajinan dengan biaya tetap (fi...Sebuah perusahaan kerajinan dengan biaya tetap (fixed (Ost) produksinya adalah sebesar Rp. 14.000.000, sedangkan biaya Variabelnya (variable Cost) adalah Sebesar Rp. 1.500.000/uninya adalah sebesar 2.... Manley Macejkovic Penanya 2 Jawaban TUGAS I'm having trouble with my computer again. I think...I'm having trouble with my computer again. I think I am going to get it at once.A. fixingB. to fixC. to be fixedD. fixed Dillon Orn Penanya 3 Jawaban TUGAS D. Fill the blanks with the correct possessive adj...D. Fill the blanks with the correct possessive adjective. 1. Jane has already eaten her lunch , but John saves ..... until later 2.Siska's mobile needs to be fixed, but ..... is working. 3. Her comput... Prof. Alexandra Fisher Penanya 1 Jawaban TUGAS Contoh sebuah kegiatan produksi yang mungkin kita ...Contoh sebuah kegiatan produksi yang mungkin kita pernah mengunjunginya, kemudian identifikasi jenis biaya yang ditanggung perusahaan, mana yang termasuk kelompok biaya tepap (Fixed cost) dan biaya va... Kayli Murray Penanya 1 Jawaban TUGAS Tipe data terstruktur yang terdiri dari sejumlah k...Tipe data terstruktur yang terdiri dari sejumlah komponen, komponen yang mempunyai tipe sama, disebut tipe data a. array b. byte c. longint d. integer e. boolean Torrey Bashirian Penanya 2 Jawaban TUGAS buatlah kode program sederhana menggunakan tipe da...buatlah kode program sederhana menggunakan tipe data array dengan perulangan! Aracely Mohr Penanya 1 Jawaban TUGAS Tipe data yang cocok untuk menyimpan data nama sis...Tipe data yang cocok untuk menyimpan data nama siswa adalah.… A. Date/Time B. Integer C. Character D. Numeric E. Array Mr. Conor Wolf Penanya 1 Jawaban TUGAS Suatu indentifier non standar yang nilainya tidak ...Suatu indentifier non standar yang nilainya tidak tetap atau nilainya merupakan hasil dari suatu proses, disebut a. Variabel b. Ripe data c. Prosedur d. deklarasi e. Array Christiana Hagenes Penanya Pad an array. Parametersarrayarray_like of rank NThe array to pad. pad_width{sequence, array_like, int}Number of values padded to the edges of each axis. ((before_1, after_1), … (before_N, after_N)) unique pad widths for each axis. ((before, after),) yields same before and after pad for each axis. (pad,) or int is a shortcut for before = after = pad width for all axes. modestr or function, optionalOne of the following string values or a user supplied function. ‘constant’ (default)Pads with a constant value. ‘edge’Pads with the edge values of array. ‘linear_ramp’Pads with the linear ramp between end_value and the array edge value. ‘maximum’Pads with the maximum value of all or part of the vector along each axis. ‘mean’Pads with the mean value of all or part of the vector along each axis. ‘median’Pads with the median value of all or part of the vector along each axis. ‘minimum’Pads with the minimum value of all or part of the vector along each axis. ‘reflect’Pads with the reflection of the vector mirrored on the first and last values of the vector along each axis. ‘symmetric’Pads with the reflection of the vector mirrored along the edge of the array. ‘wrap’Pads with the wrap of the vector along the axis. The first values are used to pad the end and the end values are used to pad the beginning. ‘empty’Pads with undefined values. New in version 1.17. Padding function, see Notes. stat_lengthsequence or int, optionalUsed in ‘maximum’, ‘mean’, ‘median’, and ‘minimum’. Number of values at edge of each axis used to calculate the statistic value. ((before_1, after_1), … (before_N, after_N)) unique statistic lengths for each axis. ((before, after),) yields same before and after statistic lengths for each axis. (stat_length,) or int is a shortcut for before = after = statistic length for all axes. Default is Used in ‘constant’. The values to set the padded values for each axis.
Default is 0. end_valuessequence or scalar, optionalUsed in ‘linear_ramp’. The values used for the ending value of the linear_ramp and that will form the edge of the padded array.
Default is 0. reflect_type{‘even’, ‘odd’}, optionalUsed in ‘reflect’, and ‘symmetric’. The ‘even’ style is the default with an unaltered reflection around the edge value. For the ‘odd’ style, the extended part of the array is created by subtracting the reflected values from two times the edge value. Returns padndarrayPadded array of rank equal to Notes New in version 1.7.0. For an array with rank greater than 1, some of the padding of later axes is calculated from padding of previous axes. This is easiest to think about with a rank 2 array where the corners of the padded array are calculated by using padded values from the first axis. The padding function, if used, should modify a rank 1 array in-place. It has the following signature: padding_func(vector, iaxis_pad_width, iaxis, kwargs) where
Examples >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> np.pad(a, (2, 3), 'constant', constant_values=(4, 6)) array([4, 4, 1, ..., 6, 6, 6]) >>> np.pad(a, (2, 3), 'edge') array([1, 1, 1, ..., 5, 5, 5]) >>> np.pad(a, (2, 3), 'linear_ramp', end_values=(5, -4)) array([ 5, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 2, -1, -4]) >>> np.pad(a, (2,), 'maximum') array([5, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5]) >>> np.pad(a, (2,), 'mean') array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3]) >>> np.pad(a, (2,), 'median') array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3]) >>> a = [[1, 2], [3, 4]] >>> np.pad(a, ((3, 2), (2, 3)), 'minimum') array([[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1], [3, 3, 3, 4, 3, 3, 3], [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1]]) >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> np.pad(a, (2, 3), 'reflect') array([3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2]) >>> np.pad(a, (2, 3), 'reflect', reflect_type='odd') array([-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) >>> np.pad(a, (2, 3), 'symmetric') array([2, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3]) >>> np.pad(a, (2, 3), 'symmetric', reflect_type='odd') array([0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7]) >>> np.pad(a, (2, 3), 'wrap') array([4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]) >>> def pad_with(vector, pad_width, iaxis, kwargs): ... pad_value = kwargs.get('padder', 10) ... vector[:pad_width[0]] = pad_value ... vector[-pad_width[1]:] = pad_value >>> a = np.arange(6) >>> a = a.reshape((2, 3)) >>> np.pad(a, 2, pad_with) array([[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10], [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10], [10, 10, 0, 1, 2, 10, 10], [10, 10, 3, 4, 5, 10, 10], [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10], [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]]) >>> np.pad(a, 2, pad_with, padder=100) array([[100, 100, 100, 100, 100, 100, 100], [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100], [100, 100, 0, 1, 2, 100, 100], [100, 100, 3, 4, 5, 100, 100], [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100], [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100]]) Library NumPy untuk apa?NumPy (Numerical Python) adalah library python yang digunakan untuk bekerja dengan array dan juga memiliki fungsi yang bekerja dalam domain aljabar linier, transformasi fourier, dan matriks.
Apa perbedaan Pandas dan NumPy?Ternyata numpy menjadi salah satu library yang digunakan oleh library lain dalam proses analisa data, seperti Scikit-Learn. Sedangkan Pandas digunakan untuk memanipulasi data, seperti proses membaca data dari berbagai format (xlsx., csv., txt., dan lain sebagainya).
Apa itu NumPy Ndarray?NumPy array merupakan sebuah objek ndarray, yang merupakan singkatan dari n-dimensional array. Pengecekan tipe data element pada array menggunakan fungsi dtype. Dalam membuat sebuah array, kita dapat menetapkan tipe data dengan menambahkan parameter dtype.
Apa pengertian dari Matplotlib?Matplotlib sendiri adalah suatu library atau package yang paling populer di bahasa python untuk melakukan visualisasi data seperti membuat plot grafik untuk satu sumbu atau lebih. Setiap sumbu memiliki sumbu horizontal (x) dan sumbu vertikal (y).
|