NumPy 向量化函數如何在多個方向上有效地證明 NumPy 陣列的合理性？

用廣義向量化函數證明NumPy 陣列

：簡介

圖定組將非零元素移至數組的一側，使其更易於操作或流程。雖然提供的 Python 函數側重於 2D 矩陣的左對齊，但更有效率、更全面的方法是使用 NumPy 向量化函數。

用於數組對齊的 NumPy 向量化函數

下面的函數 justify 提供了一種通用的方法來證明 2D陣列的左、右、上、下對齊方向：

參數：

• a：要對齊的輸入 NumPy 陣列。
• invalid_val：（可選）用於填充對齊數組的值無效。預設為 0。
• axis：要執行對齊的軸。 1 表示行，0 表示列。
• side：對齊方向。 ‘左’、‘右’、‘上’或‘下’。

用法範例:

• 左理由：

• 向上理由：

NumPy的優點函數：

• 向量化：
利用 NumPy 的向量化運算實現高效能。
• 廣義：
支援所有四個方向的對齊.
• 相容於任意數組形狀：
對齊任意維度的數組。
• 可自訂無效值：
允許指定無效位置的填充值。
• 合併空值處理：
自動屏蔽 NaN 值（如果 invalid_val 設定為NaN)。

結論

提供的 NumPy 函數 justify 提供了一種穩健且有效的方法來證明 NumPy 陣列的合理性。其通用性和向量化實現使其成為數組操作和處理任務的多功能工具。

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