Наука про дані

Як користуватися функцією переформатування Python NumPy ()

Як користуватися функцією переформатування Python NumPy ()

Бібліотека NumPy має безліч функцій для роботи з багатовимірним масивом. функція reshape () - одна з них, яка використовується для зміни форми будь-якого існуючого масиву без зміни даних. Фігура визначає загальну кількість елементів у кожному вимірі.  Розмір масиву можна додати або видалити, а кількість елементів у кожному вимірі можна змінити за допомогою функції reshape (). Одновимірний масив можна перетворити в багатовимірний масив, але багатовимірний масив не може бути перетворений в одновимірний масив цією функцією. Як переформувати () функціонує функція та її використання описано в цьому посібнику.

Синтаксис

Синтаксис функції reshape () наведено нижче.

np_array numpy.змінити форму (np_array, new_shape, order = 'C') 

Ця функція може приймати три аргументи. Перший і другий аргументи є обов’язковими, а третій - необов’язковим. Масив NumPy - це значення першого аргументу (np_array), який буде перероблено. Форма масиву встановлюється як другий аргумент (new_shape) значення, яке може бути цілим чи набором цілих чисел. Порядок масиву задається третім аргументом (порядок) значення, що використовується для визначення позиції елемента зміненого масиву. Значення третього аргументу може бути 'C'або'F'або'A.'Значення замовлення'C'використовується для впорядкування індексу в стилі С, де індекс останньої осі змінюється швидше, а індекс першої осі - повільніше. Значення замовлення 'F'використовується для впорядкування індексу у стилі Фортран, де індекс першої осі змінюється швидше, а індекс останньої осі - повільніше. Обидва 'C"і"F'замовлення не використовують пам'ять. Значення замовлення, 'A"працює як"F,'але він використовує пам'ять.

Використання функції reshape ():

Вам слід встановити бібліотеку NumPy, перш ніж практикувати приклади цього посібника. Різне використання функції reshape () показано в частині цього посібника.

Приклад-1: Перетворення одновимірного масиву в двовимірний

У наступному прикладі показана функція reshape () для перетворення одновимірного масиву NumPy у двовимірний масив NumPy. Функція arange () використовується у сценарії для створення одновимірного масиву з 10 елементів. Перша функція reshape () використовується для перетворення одновимірного масиву у двовимірний масив із 2 рядків та 5 стовпців. Тут функція reshape () викликається за допомогою імені модуля, нп. Друга функція reshape () використовується для перетворення одновимірного масиву у двовимірний масив із 5 рядків та 2 стовпців. Тут функція reshape () викликається за допомогою іменованого масиву NumPy np_array.

# Імпортувати NumPy
імпортувати numpy як np
# Створіть масив із значень діапазону NumPy
np_array = np.помаранчевий (10)
# Вивести значення масиву NumPy
print ("Значення масиву NumPy: \ n", np_array)
# Переформатуйте масив з 2 рядками та 5 стовпцями
new_array = np.змінити форму (np_array, (2, 5))
# Надрукуйте змінені значення
print ("\ nПерероблений масив із 2 рядками та 5 стовпцями: \ n", new_array)
# Переформуйте масив з 5 рядків і 2 стовпців
new_array = np_array.змінити форму (5, 2)
# Надрукуйте змінені значення
print ("\ nПерероблений масив з 5 рядками та 2 стовпцями: \ n", new_array)

Вихідні дані:

Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію. Перший результат показує основний масив. Другий і третій вихідні дані показують змінений масив.

Приклад-2: Перетворення одновимірного масиву в тривимірний

У наступному прикладі показано функцію reshape () для перетворення одновимірного масиву NumPy у тривимірний масив NumPy. Функція array () використовується в сценарії для створення одновимірного масиву з 12 елементів. Функція reshape () використовується для перетворення створеного одновимірного масиву в тривимірний масив. Тут функція reshape () викликається за допомогою іменованого масиву NumPy np_array.

# Імпортувати NumPy
імпортувати numpy як np
# Створіть масив NumPy за допомогою списку
np_array = np.масив ([7, 3, 9, 11, 4, 23, 71, 2, 32, 6, 16, 2])
# Вивести значення масиву NumPy
print ("Значення масиву NumPy: \ n", np_array)
# Створіть тривимірний масив з одновимірного масиву
new_array = np_array.змінити форму (2, 2, 3)
# Надрукуйте змінені значення
print ("\ nПерероблені значення масиву 3D: \ n", new_array)

Вихідні дані:

Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію. Перший результат показує основний масив. Другий вивід показує змінений масив.

Приклад-3: Переформуйте масив NumPy на основі замовлення

У наступному прикладі показано функцію reshape () для перетворення одновимірного масиву NumPy у двовимірний масив NumPy з різними типами замовлень. Функція arange () використовується у сценарії для створення одновимірного масиву з 15 елементів. Перша функція переформатування () використовується для створення двовимірного масиву з 3 рядків і 5 стовпців із упорядкуванням у стилі С. Друга функція переформатування () використовується для створення двовимірного масиву з 3 рядків і 5 стовпців із впорядкуванням у стилі Фортран.

# Імпортувати NumPy
імпортувати numpy як np
# Створіть масив із значень діапазону NumPy
np_array = np.апельсин (15)
# Вивести значення масиву NumPy
print ("Значення масиву NumPy: \ n", np_array)
# Переформуйте масив на основі упорядкування у стилі С
new_array1 = np.змінити форму (np_array, (3, 5), order = 'C')
# Надрукуйте змінені значення
print ("\ nПерероблені значення 2D-масиву на основі впорядкування у стилі C: \ n", new_array1)
# Переформатуйте масив на основі впорядкування у стилі Fortran
new_array2 = np.змінити форму (np_array, (3, 5), order = 'F')
# Надрукуйте змінені значення
print ("\ nПерероблені значення 2D-масиву на основі впорядкування у стилі Fortran: \ n", new_array2)

Вихідні дані:

Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію. Перший результат показує основний масив значень. Другий висновок показує значення масиву із впорядкуванням на основі рядків. Третій результат показує значення масиву з упорядкуванням на основі стовпців.

Висновок

Способи перетворення масиву з однієї фігури в іншу фігуру за допомогою функції reshape () описані в цьому посібнику. Мета використання функції reshape () буде очищена після відпрацювання прикладів цього посібника, і читачі зможуть використовувати цю функцію у своєму сценарії python.

OpenTTD Tutorial
OpenTTD is one of the most popular business simulation games out there. In this game, you need to create a wonderful transportation business. However,...
SuperTuxKart for Linux
SuperTuxKart is a great title designed to bring you the Mario Kart experience free of charge on your Linux system. It is pretty challenging and fun to...
Battle for Wesnoth Tutorial
The Battle for Wesnoth is one of the most popular open source strategy games that you can play at this time. Not only has this game been in developmen...