Định hình lại trong python
Vì numpy là thư viện được sử dụng thường xuyên nên nó thường được khai báo thu gọn lại như trên 2 có thể thay thế bằng các từ khác, tuy nhiên bạn nên đặt là 2 vì các tài liệu hướng dẫn đều tắt quy ước như thế Show Theo định nghĩa trên trang chủ của Numpy
Bạn có thể hiểu đơn giản. NumPy (Numeric Python) là thư viện cốt lõi cho tính toán khoa học trong Python. Nó cung cấp một đối tượng mảng có hiệu suất cao và các công cụ để làm việc với các mảng này Hãy xem qua một ví dụ cho thấy NumPy mạnh như thế nào. Giả sử chúng ta có hai danh sách a và b, bao gồm 100. 000 số không âm thanh đầu tiên và chúng tôi muốn tạo một danh sách c mới có phần tử thứ i là a[i] + 2 * b[i] Chúng ta có thể sử dụng thuộc tính reshape trong mảng numpy để thay đổi, thêm hoặc xóa chiều hoặc thay đổi số phần tử trong mỗi chiều Ví dụ
mảng = np. mảng([1,2,3,4,5,6,7,8])arr_reshape = mảng. định hình lại (2,4) in (arr_reshape)
mảng = np. mảng([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])arr_reshape = mảng. định hình lại(2,2,3)in(arr)in(arr_reshape)
[[ 7 8 9] [10 11 12]]] To convert many array to an array used reshape (-1) mảng = np. mảng([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])arr_reshape = arr. định hình lại(-1)in(nghệ thuật)in(định hình lại mảng) [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] Hàm numpy. định hình lại () có sẵn trong gói NumPy. Như tên cho thấy, định hình lại có nghĩa là 'những thay đổi về hình dạng'. Hàm numpy. định hình lại () giúp chúng ta có một định dạng mới cho một mảng mà không làm thay đổi dữ liệu của nó Các bài viết liên quandouble when, they we have to reconfiguration data from width to long. Vì vậy, trong trường hợp này, chúng ta phải định hình lại mảng bằng cách sử dụng hàm reshape () cú pháp import numpy as np x=np.arange(12) y=np.reshape(x, (4,3)) x y đầu ra Tham số
gọi món. {'C', 'F', 'A'}, tùy chọn. Tương đương với C ravel thì C reshape import numpy as np x=np.arange(12) y=np.reshape(np.ravel(x),(3,4)) x y Tham số thứ tự mục này đóng một vai trò quan trọng trong hàm định hình lại (). Các mục thứ tự này được sử dụng để đọc các phần tử của mảng nguồn và đặt các phần tử vào mảng đã được định hình lại bằng cách sử dụng các mục thứ tự này Bạn đã bao giờ thử định hình lại một mảng có nhiều mảng chưa? . Vì vậy, làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó rất dễ dàng trong python Vì vậy, đây là công thức về cách chúng ta có thể định hình lại một mảng Numpy Nắm vững nghệ thuật làm sạch dữ liệu trong học máy Bước 1 - Nhập thư viện
Chúng tôi chỉ nhập numpy cần thiết Bước 2 - Thiết lập Vector và Ma trậnChúng tôi đã tạo ma trận 4 x 3 bằng cách sử dụng mảng và chúng tôi sẽ định hình lại nó. Bước 3 - Định hình lại ma trậnChúng ta có thể định hình lại ma trận bằng cách sử dụng chức năng định hình lại. Trong hàm chúng ta phải truyền hình dạng của ma trận cuối cùng mà chúng ta muốn. (Nếu chúng ta muốn một ma trận n nhân với m thì chúng ta phải chuyển (n,m)). |