Phenquestions
Biblioteca NumPy are multe funcții pentru a lucra cu matricea multi-dimensională. funcția reshape () este una dintre ele care este utilizată pentru a schimba forma oricărei matrice existente fără a modifica datele. Forma definește numărul total de elemente din fiecare dimensiune. Dimensiunea matricei poate fi adăugată sau eliminată, iar numărul de elemente din fiecare dimensiune poate fi modificat utilizând funcția reshape (). Matricea unidimensională poate fi convertită într-o matrice multidimensională, dar matricea multidimensională nu poate fi convertită într-o matrice unidimensională prin această funcție. Cum se remodelează funcția () funcționează și utilizările sale sunt explicate în acest tutorial.
Sintaxă
Sintaxa funcției reshape () este dată mai jos.
np_array numpy.remodelare (np_array, new_shape, order = 'C')Această funcție poate lua trei argumente. Primul și al doilea argument sunt obligatorii, iar al treilea argument este opțional. O matrice NumPy este valoarea primului argument (np_array) care va fi remodelat. Forma matricei este setată ca al doilea argument (new_shape) valoare care poate fi un număr întreg sau un tuplu de numere întregi. Ordinea matricei este stabilită de al treilea argument (Ordin) valoare utilizată pentru a defini poziția elementului matricei remodelate. Valoarea celui de-al treilea argument poate fi „C„sau”F„sau”A.„Valoarea comenzii”C'este utilizat pentru ordonarea indexului în stil C în cazul în care ultimul index al axei se schimbă mai repede și primul index al axei se schimbă mai lent. Valoarea comenzii 'F'este utilizat pentru ordonarea indexului în stilul Fortran în care primul index de axă se schimbă mai repede și ultimul index de axă se schimbă mai lent. Ambii 'C' și 'F'comenzile nu folosesc memoria. Valoarea comenzii, 'A„funcționează ca”F,'dar folosește memoria.
Utilizarea funcției reshape ():
Trebuie să instalați biblioteca NumPy înainte de a practica exemplele acestui tutorial. Diferite utilizări ale funcției reshape () s-au arătat în partea acestui tutorial.
Exemplu-1: convertiți matricea unidimensională în matricea bidimensională
Următorul exemplu arată funcția reshape () pentru a converti un tablou NumPy unidimensional într-un tablou NumPy bidimensional. funcția arange () este utilizată în script pentru a crea o matrice unidimensională de 10 elemente. Prima funcție reshape () este utilizată pentru a converti matricea unidimensională în matricea bidimensională de 2 rânduri și 5 coloane. Aici, funcția reshape () este apelată utilizând numele modulului, np. A doua funcție reshape () este utilizată pentru a converti matricea unidimensională în matricea bidimensională de 5 rânduri și 2 coloane. Aici, funcția reshape () este apelată utilizând tabloul NumPy numit np_array.
# Importați NumPyimport numpy ca np
# Creați o matrice NumPy de valori ale intervalului
np_array = np.aranjament (10)
# Imprimați valorile matricei NumPy
print ("Valorile matricei NumPy: \ n", np_array)
# Remodelați matricea cu 2 rânduri și 5 coloane
new_array = np.remodela (np_array, (2, 5))
# Imprimați valorile remodelate
print ("\ n Matricea remodelată cu 2 rânduri și 5 coloane: \ n", matrice_ nouă)
# Remodelați matricea cu 5 rânduri și 2 coloane
new_array = np_array.remodela (5, 2)
# Imprimați valorile remodelate
print ("\ n Matricea remodelată cu 5 rânduri și 2 coloane: \ n", matrice_ nouă)
Ieșire:
Următoarea ieșire va apărea după executarea scriptului de mai sus. Prima ieșire arată matricea principală. A doua și a treia ieșire arată matricea remodelată.
Exemplul-2: convertiți matricea unidimensională în matricea tridimensională
Următorul exemplu arată funcția reshape () pentru a converti o matrice NumPy unidimensională într-o matrice NumPy tridimensională. funcția array () este utilizată în script pentru a crea o matrice unidimensională de 12 elemente. funcția reshape () este utilizată pentru a converti tabloul unidimensional creat în tabloul tridimensional. Aici, funcția reshape () este apelată utilizând tabloul NumPy numit np_array.
# Importați NumPyimport numpy ca np
# Creați o matrice NumPy folosind lista
np_array = np.matrice ([7, 3, 9, 11, 4, 23, 71, 2, 32, 6, 16, 2])
# Imprimați valorile matricei NumPy
print ("Valorile matricei NumPy: \ n", np_array)
# Creați un tablou tridimensional dintr-un tablou unidimensional
new_array = np_array.remodela (2, 2, 3)
# Imprimați valorile remodelate
print ("\ nValorile matricii 3D remodelate sunt: \ n", matrice_ nouă)
Ieșire:
Următoarea ieșire va apărea după executarea scriptului de mai sus. Prima ieșire arată matricea principală. A doua ieșire arată matricea remodelată.
Exemplu-3: Remodelați matricea NumPy pe baza comenzilor
Următorul exemplu arată funcția reshape () pentru a converti un tablou NumPy unidimensional într-un tablou NumPy bidimensional cu diferite tipuri de ordine. funcția arange () este utilizată în script pentru a crea o matrice unidimensională de 15 elemente. Prima funcție reshape () este utilizată pentru a crea o matrice bidimensională de 3 rânduri și 5 coloane cu ordonare în stil C. A doua funcție reshape () este utilizată pentru a crea o matrice bidimensională de 3 rânduri și 5 coloane cu ordonare în stil Fortran.
# Importați NumPyimport numpy ca np
# Creați o matrice NumPy de valori ale intervalului
np_array = np.aranjament (15)
# Imprimați valorile matricei NumPy
print ("Valorile matricei NumPy: \ n", np_array)
# Remodelați matricea pe baza comenzilor în stil C
new_array1 = np.remodelare (np_array, (3, 5), order = 'C')
# Imprimați valorile remodelate
print ("\ nValorile matricii 2D remodelate bazate pe ordonare în stil C sunt: \ n", new_array1)
# Remodelați matricea pe baza comenzilor în stil Fortran
new_array2 = np.remodelare (np_array, (3, 5), order = 'F')
# Imprimați valorile remodelate
print ("\ nValorile matricii 2D remodelate bazate pe ordonare în stil Fortran sunt: \ n", new_array2)
Ieșire:
Următoarea ieșire va apărea după executarea scriptului de mai sus. Prima ieșire arată matricea principală de valori. A doua ieșire arată valorile matricei cu ordonare pe rând. A treia ieșire arată valorile matricei cu ordonare bazată pe coloane.
Concluzie
Modurile de conversie a matricei de la o formă la alta prin utilizarea funcției reshape () au fost descrise în acest tutorial. Scopul utilizării funcției reshape () va fi șters după practicarea exemplelor acestui tutorial, iar cititorii vor putea folosi această funcție în scriptul lor Python.
