add python что это
Numpy Add | Как использовать функцию Numpy.add() в Python
Функция numpy add вычисляет представление между двумя массивами numpy. И возвращает сложение между a1 и a2 по элементам.
Numpy Add | Как использовать функцию Numpy.add() в Python
Функция Numpy add является частью арифметических операций numpy. В модуле numpy доступны основные арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение и деление. Значение python add эквивалентно операции сложения в математике.
Что делает функция Numpy Add?
Синтаксис Numpy Add
Параметры Numpy Add
Возвращаемое значение Numpy Add
Функция add возвращает сложение между a1 и a2. Функция add() может быть скалярной для ndarray. Это зависит от а1 и а2. Если a1 и a2 скалярны, то numpy.add() вернет скалярное значение. Иначе он вернет ndarray.
Примечание: Входные данные a1 и a2 должны быть транслируемы в общую форму (которая становится формой выходного сигнала).
Примеры функции Numpy Add
Давайте рассмотрим примеры функции Numpy add() и посмотрим, как она работает.
Пример 1: Использование Функции Np.add() Для сложения двух чисел
Объяснение
В этом простом первом примере мы просто добавили два числа и получили результат. Давайте посмотрим на каждый шаг и узнаем, что происходит на каждом этапе. Во-первых, мы импортировали модуль numpy как np это очевидно, потому что мы работаем над библиотекой numpy. После этого мы взяли два предопределенных входа ’24’, ’13’, и хранил их в переменных ‘a1’, ‘a2’ соответственно. Мы напечатали наши входные данные, чтобы проверить, правильно ли они указаны или нет. Затем идет основная часть, где мы найдем сложение между двумя числами.
Здесь с помощью функции np.add() мы рассчитаем сложение между a1 и a2. Эта операция сложения идентична тому, что мы делаем в математике.
Итак, мы получим сложение между числом 24 и 13, которое является 11.
Пример 2: Использование функции Np.add() для поиска сложения между двумя входными массивами
Объяснение
Из этого примера все становится немного сложнее; вместо чисел мы использовали массивы в качестве нашего входного значения. Теперь мы можем видеть, что у нас есть два входных массива a1 и a2 с входами массива [20, 21, 5, 9] и [13, 17, 6, 11], соответственно. Функция add() найдет добавление между аргументами массива a1 и a2 по элементам.
Таким образом, решение будет представлять собой массив с формой, равной входным массивам a1 и a2. Сложение между a1 и a2 будет вычисляться параллельно, и результат будет сохранен в переменной ad.
Пример 3: Использование Функции Np.add() Для Поиска Сложения Между Двумя Многомерными Массивами
Объяснение
Третий пример в этом учебнике по функции add() немного похож на второй пример, который мы уже проходили. То, что мы сделали здесь в этом примере, – это вместо простого массива мы использовали многомерный массив в обоих наших входных значениях a1 и a2.
Можем Ли Мы Найти Сложение Между Двумя Массивами Numpy С Разными Формами?
Простыми словами, Нет, мы не можем найти сложение или использовать функцию numpy add в двух массивах numpy, которые имеют разные формы.
Давайте рассмотрим это на одном примере,
Объяснение
Если форма двух массивов numpy будет отличаться, то мы получим valueerror. Ошибка значения будет говорить что – то вроде, например.
Здесь, в этом примере, мы получаем valueerror, потому что входной массив a2 имеет другую форму, чем входной массив a1. Чтобы получить сложение без какой-либо ошибки значения, обязательно проверьте форму массивов.
Что Дальше?
NumPy очень мощен и невероятно важен для информатики в Python. Это правда, если вы интересуетесь наукой о данных в Python, вам действительно следует узнать больше о Python.
Возможно, вам понравятся наши следующие учебники по numpy.
Вывод
numpy add() – это убедительная и существенная функция, доступная в модуле numpy, которая может быть очень полезна и настоятельно рекомендована многими экспертами при поиске сложения между очень большими наборами данных.
Если у вас все еще есть какие-либо вопросы относительно функции NumPy add. Оставьте свой вопрос в комментариях ниже.
Руководство по магическим методам в Питоне
Это перевод 1.17 версии руководства от Rafe Kettler.
Содержание
Вступление
Что такое магические методы? Они всё в объектно-ориентированном Питоне. Это специальные методы, с помощью которых вы можете добавить в ваши классы «магию». Они всегда обрамлены двумя нижними подчеркиваниями (например, __init__ или __lt__ ). Ещё, они не так хорошо документированны, как хотелось бы. Все магические методы описаны в документации, но весьма беспорядочно и почти безо всякой организации. Поэтому, чтобы исправить то, что я воспринимаю как недостаток документации Питона, я собираюсь предоставить больше информации о магических методах, написанной на понятном языке и обильно снабжённой примерами. Надеюсь, это руководство вам понравится. Используйте его как обучающий материал, памятку или полное описание. Я просто постарался как можно понятнее описать магические методы.
Конструирование и инициализация.
Замечание от переводчика: svetlov отмечает, что здесь автор ошибается, на самом деле __del__ всегда вызывается по завершении работы интерпретатора.
Соединим всё вместе, вот пример __init__ и __del__ в действии:
Переопределение операторов на произвольных классах
Одно из больших преимуществ использования магических методов в Питоне то, что они предоставляют простой способ заставить объекты вести себя по подобию встроенных типов. Это означает, что вы можете избежать унылого, нелогичного и нестандартного поведения базовых операторов. В некоторых языках обычное явление писать как-нибудь так:
Это одна из сильных сторон магических методов. Подавляющее большинство из них позволяют определить, что будут делать стандартные операторы, так что мы можем использовать операторы на своих классах так, как будто они встроенные типы.
Магические методы сравнения
В Питоне уйма магических методов, созданных для определения интуитивного сравнения между объектами используя операторы, а не неуклюжие методы. Кроме того, они предоставляют способ переопределить поведение Питона по-умолчанию для сравнения объектов (по ссылке). Вот список этих методов и что они делают:
Для примера расммотрим класс, описывающий слово. Мы можем сравнивать слова лексиграфически (по алфавиту), что является дефолтным поведением при сравнении строк, но можем захотеть использовать при сравнении какой-нибудь другой критерий, такой, как длина или количество слогов. В этом примере мы будем сравнивать по длине. Вот реализация:
Числовые магические методы
Точно так же, как вы можете определить, каким образом ваши объекты будут сравниваться операторами сравнения, вы можете определить их поведение для числовых операторов. Приготовтесь, друзья, их много. Для лучшей организации, я разбил числовые магические методы на 5 категорий: унарные операторы, обычные арифметические операторы, отражённые арифметические операторы (подробности позже), составные присваивания и преобразования типов.
Унарные операторы и функции
Унарные операторы и функции имеют только один операнд — отрицание, абсолютное значение, и так далее.
Обычные арифметические операторы
Отражённые арифметические операторы
Помните как я сказал, что собираюсь остановиться на отражённой арифметике подробнее? Вы могли подумать, что это какая-то большая, страшная и непонятная концепция. На самом деле всё очень просто. Вот пример:
Это «обычное» сложение. Единственное, чем отличается эквивалентное отражённое выражение, это порядок слагаемых:
Составное присваивание
В Питоне широко представлены и магические методы для составного присваивания. Вы скорее всего уже знакомы с составным присваиванием, это комбинация «обычного» оператора и присваивания. Если всё ещё непонятно, вот пример:
Магические методы преобразования типов
Представление своих классов
Часто бывает полезно представление класса в виде строки. В Питоне существует несколько методов, которые вы можете определить для настройки поведения встроенных функций при представлении вашего класса.
Мы почти закончили со скучной (и лишённой примеров) частью руководства по магическим методам. Теперь, когда мы рассмотрели самые базовые магические методы, пришло время перейти к более продвинутому материалу.
Контроль доступа к атрибутам
Многие люди, пришедшие в Питон из других языков, жалуются на отсутствие настоящей инкапсуляции для классов (например, нет способа определить приватные атрибуты с публичными методами доступа). Это не совсем правда: просто многие вещи, связанные с инкапсуляцией, Питон реализует через «магию», а не явными модификаторами для методов и полей. Смотрите:
Вы можете запросто получить проблему при определении любого метогда, управляющего доступом к атрибутам. Рассмотрим пример:
Ещё раз, мощь магических методов в Питоне невероятна, а с большой силой приходит и большая ответственность. Важно знать, как правильно использовать магические методы, ничего не ломая.
Создание произвольных последовательностей
В Питоне существует множество способов заставить ваши классы вести себя как встроенные последовательности (словари, кортежи, списки, строки и так далее). Это, безусловно, мои любимые магические методы, из-за до абсурда высокой степени контроля, которую они дают и той магии, от которой с экземплярами ваших классов вдруг начинает прекрасно работать целое множество глобальных функций. Но, до того как мы перейдём ко всяким хорошим вещам, мы должны знать о протоколах.
Протоколы
Теперь, когда речь зашла о создании собственных последовательностей в Питоне, пришло время поговорить о протоколах. Протоколы немного похожи на интерфейсы в других языках тем, что они предоставляют набор методов, которые вы должны реализовать. Однако, в Питоне протоколы абсолютно ни к чему не обязывают и не требуют обязательно реализовать какое-либо объявление. Наверное, они больше похожи на руководящие указания.
Магия контейнеров
Без дальнейшего промедления, вот магические методы, используемые контейнерами:
Пример
Для примера, давайте посмотрим на список, который реализует некоторые функциональные конструкции, которые вы могли встретить в других языках (Хаскеле, например).
Отражение
Может показаться, что вариантов полезного использования этих магических методов немного и, возможно, это на самом деле так. Я не хочу тратить слишком много времени на магические методы отражения, не особо они и важные, но они отражают кое-что важное об объектно-ориентированном программировании в Питоне и о Питоне вообще: почти всегда существует простой способ что-либо сделать, даже если надобность в этом «что-либо» возникает очень редко. Эти магические методы могут не выглядеть полезными, но если они вам когда-нибудь понадобятся, вы будете рады вспомнить, что они есть (и для этого вы читаете настоящее руководство!).
Вызываемые объекты
Как вы наверное уже знаете, в Питоне функции являются объектами первого класса. Это означает, что они могут быть переданы в функции или методы так же, как любые другие объекты. Это невероятно мощная особенность.
Специальный магический метод позволяет экземплярам вашего класса вести себя так, как будто они функции, тоесть вы сможете «вызывать» их, передавать их в функции, которые принимают функции в качестве аргументов и так далее. Это другая удобная особенность, которая делает программирование на Питоне таким приятным.
Менеджеры контекста
__enter__ и __exit__ могут быть полезны для специфичных классов с хорошо описанным и распространённым поведением для их настройки и очистки ресурсов. Вы можете использовать эти методы и для создания общих менеджеров контекста для разных объектов. Вот пример:
Пример использования Closer с FTP-соединением (сокет, имеющий метод close):
Видите, как наша обёртка изящно управляется и с правильными и с неподходящими объектами. В этом сила менеджеров контекста и магических методов. Заметьте, что стандартная библиотека Питона включает модуль contextlib, который включает в себя contextlib.closing() — менеджер контекста, который делает приблизительно то же (без какой-либо обработки случая, когда объект не имеет метода close() ).
Абстрактные базовые классы
Построение дескрипторов
Дескрипторы это такие классы, с помощью которых можно добавить свою логику к событиям доступа (получение, изменение, удаление) к атрибутам других объектов. Дескрипторы не подразумевается использовать сами по себе; скорее, предполагается, что ими будут владеть какие-нибудь связанные с ними классы. Дескрипторы могут быть полезны для построения объектно-ориентированных баз данных или классов, чьи атрибуты зависят друг от друга. В частности, дескрипторы полезны при представлении атрибутов в нескольких системах исчисления или каких-либо вычисляемых атрибутов (как расстояние от начальной точки до представленной атрибутом точки на сетке).
Теперь пример полезного использования дескрипторов: преобразование единиц измерения.
Копирование
Когда использовать эти магические методы? Как обычно — в любом случае, когда вам необходимо больше, чем стандартное поведение. Например, если вы пытаетесь скопировать объект, который содержит кэш как словарь (возможно, очень большой словарь), то может быть вам и не нужно копировать весь кэш, а обойтись всего одним в общей памяти объектов.
Использование модуля pickle на своих объектах
Pickle это модуль для сериализации структур данных Питона и он может быть невероятно полезен, когда вам нужно сохранить состояние какого-либо объекта и восстановить его позже (обычно, в целях кэширования). Кроме того, это ещё и отличный источник переживаний и путаницы.
Сериализация настолько важна, что кроме своего модуля ( pickle ) имеет и свой собственный протокол и свои магические методы. Но для начала о том, как сериализовать с помощью pickle уже существующие типы данных (спокойно пропускайте, если вы уже знаете).
Вкратце про сериализацию
И вот, спустя несколько часов, нам снова нужен наш словарь:
Что произошло? Точно то, что и ожидалось. data как-будто всегда тут и была.
Теперь, немного об осторожности: pickle не идеален. Его файлы легко испортить случайно или преднамеренно. Pickle, может быть, безопаснее чем текстовые файлы, но он всё ещё может использоваться для запуска вредоносного кода. Кроме того, он несовместим между разными версиями Питона, поэтому если вы будете распространять свои объекты с помощью pickle, не ожидайте что все люди смогут их использовать. Тем не менее, модуль может быть мощным инструментом для кэширования и других распространённых задач с сериализацией.
Сериализация собственных объектов.
Модуль pickle не только для встроенных типов. Он может использоваться с каждым классом, реализующим его протокол. Этот протокол содержит четыре необязательных метода, позволяющих настроить то, как pickle будет с ними обращаться (есть некоторые различия для расширений на C, но это за рамками нашего руководства):
Пример
Для примера опишем грифельную доску ( Slate ), которая запоминает что и когда было на ней записано. Впрочем, конкретно эта доска становится чистой каждый раз, когда она сериализуется: текущее значение не сохраняется.
Заключение
Цель этого руководства донести что-нибудь до каждого, кто его читает, независимо от его опыта в Питоне или объектно-ориентированном программировании. Если вы новичок в Питоне, вы получили ценные знания об основах написания функциональных, элегантных и простых для использования классов. Если вы программист среднего уровня, то вы, возможно, нашли несколько новых приятных идей и стратегий, несколько хороших способов уменьшить количество кода, написанного вами и вашими клиентами. Если же вы Питонист-эксперт, то вы обновили некоторые свои, возможно, подзабытые знания, а может и нашли парочку новых трюков. Независимо от вашего уровня, я надеюсь, что это путешествие через специальные питоновские методы было поистине магическим (не смог удержаться).
Дополнение 1: Как вызывать магические методы
Надеюсь, эта таблица избавит вас от любых вопросов о том, что за синтаксис вызова магических методов.
Дополнение 2: Изменения в Питоне 3
Опишем несколько главных случаев, когда Питон 3 отличается от 2.x в терминах его объектной модели:
Магические методы в Python
Создание объекта dict, принимающего только целые и плавающие числа в качестве значений
В этом сценарии мы реализуем класс, который создает объекты-словари, принимающие только целые и плавающие значения.
При добавлении других типов данных, таких как строки, списки и кортежи, будет появляться исключение, указывающее пользователю, что пользовательский объект dict может принимать только целые и плавающие числа в качестве значений.
Для реализации этого процесса используются следующие методы:
__int__, __setitem__ и __str __
Для начала создаем пользовательский класс CustomIntFloat и передаем dict в список наследования аргументов. Это означает, что созданный объект будет вести себя как словарь, за исключением тех мест, в которых это поведение будет выборочно изменено.
Затем создаем метод __init__, чтобы сконструировать объект dict CustomIntFloat, который принимает ключ и значение в список аргументов, установленный в тип None по умолчанию. Таким образом, если пользователь создает объект класса CustomIntFloat без передачи ключа или значения, будет сгенерирован пустой dict. Данное условие гласит: если ключ не передан, то параметру ключа по умолчанию присваивается аргумент None, а пустой dict создается путем ссылки на объект CustomIntFloat с атрибутом класса empty_dict.
Если пользователь указывает ключ length и соответствующее значение, которое является экземпляром класса int или float, то ключ и значение будут установлены в объекте.
Наконец, если пользователь указывает несколько ключей и значений в качестве итерируемых в операторе else, то они будут заархивированы функцией zip и им будет присвоено имя переменной zipped. Выполняем цикл на zipped, чтобы проверить, имеет ли значение тип int или float. Если нет, то будет сгенерировано пользовательское исключение CustomIntFloatError.
Класс исключения CustomIntFloatError и метод __str__
При генерации исключения CustomIntFloatError создается экземпляр класса CustomIntFloatError.
Таким образом, этот пользовательский класс исключений нуждается в помощи magic-методов __init__ и __str__. Созданный экземпляр принимает переданное значение и устанавливает его в качестве значения атрибута в классе CustomIntFloatError.
Это означает, что при появлении сообщения об ошибке значение, переданное в __init__ объекта CustomIntFloat, может быть установлено как атрибут (self.value) в классе CustomIntFloatError и с легкостью проверено.
Если ввод неверный, то появляется исключение CustomIntFloatError, а объект не создается. Сообщение об ошибке информирует пользователя о том, что допустимыми являются только целые и плавающие значения.
Аналогичным образом при попытке создать экземпляр объекта z (который был закомментирован) с несколькими ключами и значениями, возникает то же исключение, информирующее пользователя о том, что ‘three’ не является допустимым вводом.
Метод __setitem__
__setitem__ — это magic-метод, который вызывается при установке ключа и значения в словаре. Если после создания объекта CustomIntFloat пользователь попытается добавить значение, которое не относится к типу int или float, появится то же исключение CustomIntFloatError. Ниже показано, как установить ключ и значение:
В результате недопустимого ввода возникает исключение CustomIntFloatError:
Обзор класса CustomIntFloat
С помощью наследования через такие встроенные классы, как dict, можно настраивать поведение через повторную реализацию magic-методов. У этого подхода есть множество преимуществ.
Стоит отметить, что пользователю не нужно изучать новый синтаксис. Он может добавить ключ и значение к объекту dict CustomIntFloat привычным образом. Единственным отличием является выбор допустимых значений типа int и float. Если пользователь указывает любой другой тип, то сообщение об ошибке информирует его об этом и указывает допустимые типы значений.
Сразу несколько методов
Примеры с использованием математических операторов
__sub__, __add__ и __mul__ (с пользовательским __repr__)
С помощью magic-методов можно также воспользоваться математическими операторами в Python. Рассмотрим на примере таких методов, как __add__, __sub__ и __mul__ в созданном нами пользовательском объекте.
Это означает, что при включении метода __add__ в класс можно воспользоваться знаком + в объектах.
Применение magic-методов оператора в классе
После создания объекта(ов) NumOperations можно с легкостью использовать magic-методы для работы с ними и передачи математической операции.
Например, magic-метод __sub__ принимает 2 объекта NumOperations, объединяет их списки и просматривает другие соответствующие им списки кортежей. Второй элемент в кортеже вычитается из первого, и это значение добавляется в новый список minuslst и передается в качестве аргумента в конструктор NumOperations.
Теперь он возвращает новый объект NumOperations.
Эта передача выполняется по методу __sub__. Это означает, что можно воспользоваться оператором минус (-).
Magic-метод __repr__ реализуется повторно, чтобы возвращать представление строки списка, установленное в новом объекте. Он был изменен, поэтому когда пользователь печатает выходные данные двух объектов NumOperations, результат будет соответствовать ожиданиям.
Ниже представлен список, где элементы были вычтены друг из друга:
Методы __add__ и __mul__ реализуются аналогично __sub__, однако используют списковое включение для сокращения количества строк кода.
Такое поведение при передаче аналогично таким пакетам анализа данных, как Pandas и Numpy.
Методы __add__ и __mul__ также предназначены для работы с двумя объектами NumOperations. Это означает, что пользователь может воспользоваться оператором плюс + и умножением *. Как видно из приведенного ниже примера, q является результатом x * y, который возвращает новый объект NumOperations. При вводе q мы получаем представление строки операции передачи в виде списка.
Исходный код доступен по ссылке на GitHub gist:
Перегрузка операторов
На этом занятии рассмотрим способы перегрузки операторов в классах. Что это такое? Давайте для примера создадим такой простой класс Clock (часы). В каждом экземпляре этого класса будем хранить время в виде секунд, отсчитывая от 00:00 часов ночи. Соответственно, число секунд не должно превышать значения:
24∙60∙60 = 86400 (число секунд в одном дне)
Поэтому, в инициализаторе класса перед присвоением выполним операцию вычисления остатка от деления на это число:
Затем, реализуем метод getFormatTime(), который возвращает указанное время в формате:
Получаем такую реализацию класса:
И, далее, мы можем его вот так создавать и выводить время в консоль:
Но теперь предположим, что мы хотели бы складывать времена вот так:
Если сейчас запустить программу, то увидим ожидаемую ошибку, что два таких класса складывать нельзя. И вот для таких случаев в Python предусмотрена возможность перегрузки операторов, чтобы они стали делать нужную нам операцию. В данном случае нужно перегрузить оператор сложения («+»). В действительности, когда он выполняется с классами, то в классе вызывается специальный метод
вот его нам и нужно переопределить. Запишем в классе Clock следующие строки:
и добавим геттер getSeconds:
Все, теперь при выполнении оператора сложения будет формироваться новый экземпляр класса Clock с суммой секунд от правого и левого операндов. Запускаем программу и видим, что все работает как мы и хотели.
Мало того, мы можем вычислять и вот такие операции:
То есть, мы получили универсальный оператор сложения для часов.
Теперь посмотрим как можно перегрузить операторы типа
для этого нужно переопределить метод
Сделаем это следующим образом:
Смотрите, мы здесь меняем значение секунд в самом экземпляре класса self и возвращаем этот же экземпляр, не создавая нового. В итоге операцию:
можно представить так:
Или же все наши перегруженные операторы записать и так:
Как это будет в деталях работать, я думаю, вы уже догадались. По аналогии могут быть перегружены и другие подобные операторы. Вот их краткий список:
По аналогии можно перегружать операторы сравнения. Например, мы хотим сравнить время для двух часов:
Для этого в классе Clock нужно переопределить метод:
Тогда при одинаковом числе секунд:
оператор == возвратит True:
Или же, метод eq можно записать в более краткой форме:
Это будет одно и то же (по результату).
Далее, сравнение на неравенство можно сделать так:
Как видите, это все работает довольно просто и очевидно. Основные операторы сравнения, следующие:
