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

c = np.eye[3]         # Create a 3 x 3 identity matrix
print[c]              # Prints "[[ 1.  0.  0.]
                      #          [ 0.  1.  0.]
                      #          [ 0.  0.  1.]]"

2 có thể thay thế bằng các từ khác, tuy nhiên bạn nên đặt là

c = np.eye[3]         # Create a 3 x 3 identity matrix
print[c]              # Prints "[[ 1.  0.  0.]
                      #          [ 0.  1.  0.]
                      #          [ 0.  0.  1.]]"

2 vì các tài liệu hướng dẫn đều tắt quy ước như thế

NumPy là gì ?

Theo định nghĩa trên trang chủ của Numpy

"NumPy là gói cơ bản cho điện toán khoa học bằng Python. Đó là một thư viện Python cung cấp một đối tượng mảng nhiều chiều, nhiều đối tượng dẫn xuất khác nhau [chẳng hạn như mảng và ma trận bị che khuất] và một loạt các thói quen cho các thao tác nhanh trên mảng, bao gồm thao tác toán học, logic, hình dạng, sắp xếp, chọn, I/O . // tài liệu. scipy. org/doc/numpy-1. 10. 1/người dùng/whatisnumpy. html.
-//docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/whatisnumpy.html.

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

1. nhập numpy dưới dạng np

mảng = np. mảng[[1,2,3,4,5,6,7,8]]arr_reshape = mảng. định hình lại [2,4] in [arr_reshape]

1. [[1 2 3 4] [5 6 7 8]]

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]

1. [[[ 1  2  3]  [ 4  5  6]]. {'C', 'F', 'A'}, tùy chọn

[[ 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 quan

double 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

• Có các tham số sau của hàm reshape[]
• mảng. mảng_like
• This is a ndarray. Đây là mảng nguồn mà chúng tôi muốn định cấu hình lại. Tham số này rất cần thiết và đóng một vai trò quan trọng trong hàm numpy. định hình lại []
• hình mới. int hoặc nhiều int
• Hình dạng mà chúng ta muốn chuyển đổi mảng ban đầu của chúng ta phải tương thích với mảng ban đầu. If is a integer, results will be a array 1-D with that length. One size of format can be -1. Tại đây, value is being tính gần đúng theo độ dài của mảng và các kích thước còn lại

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

import numpy as np

Chúng tôi chỉ nhập numpy cần thiết

Bước 2 - Thiết lập Vector và Ma trận

Chúng tôi đã tạo ma trận 4 x 3 bằng cách sử dụng mảng và chúng tôi sẽ định hình lại nó. matrix = np.array[[[11, 22, 33], [44, 55, 66], [77, 88, 99], [110, 121, 132]]]

Bước 3 - Định hình lại ma trận

Chúng 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]]. print[matrix.reshape[2, 6]] print[matrix.reshape[3, 4]] print[matrix.reshape[6, 2]] Vì vậy, đầu ra là