Andmeteadus

Kuidas kasutada funktsiooni Python NumPy ümberkujundamine ()

Kuidas kasutada funktsiooni Python NumPy ümberkujundamine ()

NumPy teegil on mitmemõõtmelise massiiviga töötamiseks palju funktsioone. funktsioon reshape () on üks neist, mida kasutatakse olemasoleva massiivi kuju muutmiseks ilma andmeid muutmata. Kuju määratleb elementide koguarvu igas mõõtmes.  Massiivi dimensiooni saab lisada või eemaldada ja iga dimensiooni elementide arvu saab muuta funktsiooni reshape () abil. Ühemõõtmelise massiivi saab teisendada mitmemõõtmeliseks, kuid selle funktsiooniga ei saa mitmemõõtmelist massiivi teisendada ühemõõtmeliseks massiiviks. Funktsiooni () ümberkujundamine ja selle kasutusalad on selgitatud selles õpetuses.

Süntaks

Funktsiooni ümberkujundamise () süntaks on toodud allpool.

np_array numpy.ümber kujundada (np_array, new_shape, order = 'C') 

Sellel funktsioonil võib olla kolm argumenti. Esimene ja teine ​​argument on kohustuslikud ning kolmas argument on valikuline. Massiiv NumPy on esimese argumendi väärtus (np_array), mis kujundatakse ümber. Teise argumendina seatakse massiivi kuju (uus_kuju) väärtus, mis võib olla täisarv või mitu täisarvu. Massiivi järjestuse määrab kolmas argument (tellimus) väärtus, mida kasutatakse ümber kujundatud massiivi elemendi positsiooni määratlemiseks. Kolmanda argumendi väärtus võib ollaC"või"F"või"A.'Tellimuse väärtus'C'kasutatakse C-stiilis indeksite järjestamiseks, kus viimase telje indeks muutub kiiremini ja esimese telje indeks aeglasemalt. Tellimuse väärtus 'F'kasutatakse Fortrani stiilis indeksite järjestamiseks, kus esimese telje indeks muutub kiiremini ja viimase telje indeks aeglasemalt. MõlemadC"ja"F'tellimused ei kasuta mälu. Tellimuse väärtus, 'A"töötab nagu"F,kuid see kasutab mälu.

Funktsiooni ümberkujundamine ():

Enne selle õpetuse näidete harjutamist peate installima NumPy teegi. Funktsiooni reshape () erinevad kasutusalad on näidatud selle õpetuse osas.

Näide 1: teisendage ühemõõtmeline massiiv kahemõõtmeliseks massiiviks

Järgmine näide näitab funktsiooni ümberkujundamine () ühemõõtmelise NumPy massiivi teisendamiseks kahemõõtmeliseks NumPy massiiviks. funktsiooni arange () kasutatakse skriptis ühemõõtmelise massiivi loomiseks 10 elemendist. Esimest funktsiooni ümberkujundamine () kasutatakse ühemõõtmelise massiivi teisendamiseks 2 rea ja 5 veeru kahemõõtmeliseks massiiviks. Siin kutsutakse funktsiooni ümberkujundamine () mooduli nime abil, np. Teist funktsiooni ümberkujundamine () kasutatakse ühemõõtmelise massiivi teisendamiseks 5 rea ja 2 veeru kahemõõtmeliseks massiiviks. Siin nimetatakse funktsiooni ümberkujundamine () NumPy massiivi abil np_array.

# Importige NumPy
impordi numpy kui np
# Looge vahemiku väärtuste massiiv NumPy
np_array = np.aranž (10)
# Trükkige NumPy massiivi väärtused
print ("Massiivi NumPy väärtused: \ n", np_array)
# Kujundage massiiv ümber 2 rea ja 5 veeruga
uus_array = np.ümber kujundada (np_array, (2, 5))
# Trükkige ümber kujundatud väärtused
print ("\ nUuesti kujundatud massiiv 2 rida ja 5 veeruga: \ n", uus_kaart)
# Massiiv kujundatakse ümber 5 rida ja 2 veergu
new_array = np_array.ümber kujundama (5, 2)
# Trükkige ümber kujundatud väärtused
print ("\ nUue kujundatud massiiv 5 rida ja 2 veeruga: \ n", new_array)

Väljund:

Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund. Esimene väljund näitab põhimassiivi. Teine ja kolmas väljund näitavad ümber kujundatud massiivi.

Näide 2: teisendage ühemõõtmeline massiiv kolmemõõtmeliseks

Järgmine näide näitab funktsiooni ümberkujundamine () ühemõõtmelise NumPy massiivi teisendamiseks kolmemõõtmeliseks NumPy massiiviks. array () funktsiooni kasutatakse skriptis 12-elemendilise ühemõõtmelise massiivi loomiseks. funktsiooni reshape () kasutatakse loodud ühemõõtmelise massiivi teisendamiseks kolmemõõtmeliseks. Siin nimetatakse funktsiooni ümberkujundamine () NumPy massiivi abil np_array.

# Importige NumPy
impordi numpy kui np
# Looge NumPy massiiv loendi abil
np_array = np.massiiv ([7, 3, 9, 11, 4, 23, 71, 2, 32, 6, 16, 2])
# Trükkige NumPy massiivi väärtused
print ("NumPy massiivi väärtused: \ n", np_array)
# Loo ühemõõtmelisest massiivist kolmemõõtmeline massiiv
new_array = np_array.ümber kujundada (2, 2, 3)
# Trükkige ümber kujundatud väärtused
print ("\ nUuendatud 3D massiivi väärtused on: \ n", new_array)

Väljund:

Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund. Esimene väljund näitab põhimassiivi. Teine väljund näitab ümber kujundatud massiivi.

Näide 3: NumPy massiivi kujundamine järjestamise põhjal

Järgmine näide näitab funktsiooni ümberkujundamine () ühemõõtmelise NumPy massiivi teisendamiseks kahemõõtmeliseks NumPy massiiviks erinevat tüüpi tellimustega. funktsiooni arange () kasutatakse skriptis ühemõõtmelise massiivi loomiseks 15 elemendist. Esimest funktsiooni ümberkujundamine () kasutatakse 3-rida- ja 5-veerulise kahemõõtmelise massiivi loomiseks C-stiilis järjestusega. Teist funktsiooni ümberkujundamine () kasutatakse 3-rida- ja 5-veerulise kahemõõtmelise massiivi loomiseks Fortrani stiilis järjestusega.

# Importige NumPy
impordi numpy kui np
# Looge vahemiku väärtuste massiiv NumPy
np_array = np.aranž (15)
# Trükkige NumPy massiivi väärtused
print ("Massiivi NumPy väärtused: \ n", np_array)
# Kujundage massiiv ümber C-stiilis järjestuse alusel
uus_array1 = np.ümber kujundada (np_array, (3, 5), järjekord = 'C')
# Trükkige ümber kujundatud väärtused
print ("\ nC-stiilis järjestamisel põhinevad ümber kujundatud 2D massiivi väärtused on: \ n", new_array1)
# Massiivi ümber kujundamine põhineb Fortrani stiilis järjestusel
uus_array2 = np.ümber kujundada (np_array, (3, 5), järjekord = 'F')
# Trükkige ümber kujundatud väärtused
print ("\ nUuendatud vormingus 2D massiivi väärtused, mis põhinevad Fortrani stiilis järjestamisel, on: \ n", new_array2)

Väljund:

Pärast ülaltoodud skripti käivitamist ilmub järgmine väljund. Esimene väljund näitab peamist väärtuste massiivi. Teine väljund näitab massiivi väärtusi reapõhise järjestusega. Kolmas väljund näitab massiivi väärtusi veerupõhise järjestusega.

Järeldus

Massiivi ühest kujust teiseks teisendamise funktsioone ümberkujundamise () abil on kirjeldatud selles õpetuses. Funktsiooni reshape () kasutamise eesmärk kustutatakse pärast selle õpetuse näidete harjutamist ja lugejad saavad seda funktsiooni kasutada oma pythoni skriptis.

Installige Linuxile uusim Dolphin Emulator for Gamecube & Wii
Dolphini emulaator võimaldab teil mängida valitud Gamecube & Wii mänge Linuxi personaalarvutites (PC). Vabalt saadaval oleva ja avatud lähtekoodiga m...
Kuidas kasutada GameConquerori petumootorit Linuxis
Artikkel sisaldab juhendit GameConquerori petumootori kasutamise kohta Linuxis. Paljud kasutajad, kes mängivad Windowsis mänge, kasutavad rakendust „C...
Parimad Linuxi mängukonsooli emulaatorid
Selles artiklis loetletakse Linuxi jaoks saadaval olev populaarne mängukonsooli emuleerimise tarkvara. Emuleerimine on tarkvara ühilduvuse kiht, mis j...