Наука за данните

Как да използвам функцията за преструктуриране на Python NumPy ()

Как да използвам функцията за преструктуриране на Python NumPy ()

NumPy библиотеката има много функции за работа с многоизмерния масив. функцията reshape () е една от тях, която се използва за промяна на формата на всеки съществуващ масив, без да се променят данните. Формата определя общия брой елементи във всяко измерение.  Размерът на масива може да бъде добавен или премахнат и броят на елементите във всяко измерение може да бъде модифициран с помощта на функцията за преоформяне (). Едномерният масив може да бъде преобразуван в многоизмерен масив, но многомерният масив не може да бъде преобразуван в едномерен масив от тази функция. Функцията за преструктуриране () работи и нейното използване е обяснено в този урок.

Синтаксис

Синтаксисът на функцията reshape () е даден по-долу.

np_array numpy.преформатиране (np_array, new_shape, order = 'C') 

Тази функция може да вземе три аргумента. Първият и вторият аргумент са задължителни, а третият аргумент не е задължителен. Масивът NumPy е стойността на първия аргумент (np_array), които ще бъдат преработени. Формата на масива се задава като втори аргумент (нова_форма) стойност, която може да бъде цяло число или набор от цели числа. Редът на масива се задава от третия аргумент (поръчка) стойност, използвана за определяне на позицията на елемента на преоформения масив. Стойността на третия аргумент може да бъде '° С' или 'F' или 'A.„Стойността на поръчката“° С'се използва за подреждане на индекси в стил С, където индексът на последната ос се променя по-бързо, а индексът на първата ос се променя по-бавно. Стойността на поръчката 'F'се използва за подреждане на индекс в стил Fortran, където индексът на първата ос се променя по-бързо, а индексът на последната ос се променя по-бавно. И двете '° С' и 'F'поръчките не използват памет. Стойността на поръчката, 'A„работи като“F,'но използва памет.

Използване на функцията за преоформяне ():

Трябва да инсталирате библиотеката NumPy, преди да практикувате примерите от този урок. Различните приложения на функцията за преоформяне () са показани в частта от този урок.

Пример-1: Преобразуване на едномерен масив в двуизмерен масив

Следващият пример показва функцията reshape () за преобразуване на едномерен масив NumPy в двумерен масив NumPy. Функцията arange () се използва в скрипта за създаване на едномерен масив от 10 елемента. Първата функция за преструктуриране () се използва за преобразуване на едномерния масив в двумерния масив от 2 реда и 5 колони. Тук функцията за преоформяне () се извиква, като се използва името на модула, np. Втората функция за преструктуриране () се използва за преобразуване на едномерния масив в двумерния масив от 5 реда и 2 колони. Тук функцията за преоформяне () се извиква с помощта на именувания масив NumPy np_array.

# Импортиране на NumPy
импортиране на numpy като np
# Създайте масив от стойности на диапазон NumPy
np_array = np.подреден (10)
# Отпечатайте стойностите на масива NumPy
print ("Стойностите на масива NumPy: \ n", np_array)
# Преоформете масива с 2 реда и 5 колони
нов_масив = np.преоформяне (np_array, (2, 5))
# Отпечатайте променените стойности
print ("\ nПреобразеният масив с 2 реда и 5 колони: \ n", new_array)
# Преоформете масива с 5 реда и 2 колони
нов_масив = np_array.преоформяне (5, 2)
# Отпечатайте променените стойности
print ("\ nПреобразеният масив с 5 реда и 2 колони: \ n", new_array)

Изход:

След изпълнението на горния скрипт ще се появи следният изход. Първият изход показва основния масив. Вторият и третият изход показват преоформения масив.

Пример-2: Преобразуване на едномерен масив в триизмерен масив

Следващият пример показва функцията reshape () за преобразуване на едномерен масив NumPy в триизмерен масив NumPy. Функцията array () се използва в скрипта за създаване на едномерен масив от 12 елемента. функцията reshape () се използва за преобразуване на създадения едномерен масив в триизмерен масив. Тук функцията за преоформяне () се извиква, като се използва масивът NumPy с име np_array.

# Импортиране на NumPy
импортиране на numpy като np
# Създайте масив NumPy, като използвате списък
np_array = np.масив ([7, 3, 9, 11, 4, 23, 71, 2, 32, 6, 16, 2])
# Отпечатайте стойностите на масива NumPy
print ("Стойностите на масива NumPy: \ n", np_array)
# Създайте триизмерен масив от едноизмерен масив
нов_масив = np_array.преоформяне (2, 2, 3)
# Отпечатайте променените стойности
print ("\ nПреоформените стойности на 3D масива са: \ n", new_array)

Изход:

След изпълнението на горния скрипт ще се появи следният изход. Първият изход показва основния масив. Вторият изход показва преоформения масив.

Пример-3: Преоформете масива NumPy въз основа на подреждането

Следващият пример показва функцията reshape () за преобразуване на едномерен масив NumPy в двумерен масив NumPy с различни типове поръчки. Функцията arange () се използва в скрипта за създаване на едномерен масив от 15 елемента. Първата функция за преструктуриране () се използва за създаване на двумерен масив от 3 реда и 5 колони с подреждане в стил С. Втората функция за преоформяне () се използва за създаване на двумерен масив от 3 реда и 5 колони с подреждане в стил Fortran.

# Импортиране на NumPy
импортиране на numpy като np
# Създайте NumPy масив от стойности на диапазона
np_array = np.подреден (15)
# Отпечатайте стойностите на масива NumPy
print ("Стойностите на масива NumPy: \ n", np_array)
# Преоформете масива въз основа на подреждане в стил С
new_array1 = np.преоформяне (np_array, (3, 5), order = 'C')
# Отпечатайте променените стойности
print ("\ nПреоформените стойности на 2D масива, базирани на подреждане в стил C са: \ n", new_array1)
# Преоформете масива въз основа на подреждането в стил Fortran
new_array2 = np.преоформяне (np_array, (3, 5), order = 'F')
# Отпечатайте променените стойности
print ("\ nПреоформените 2D масиви, базирани на стойности на Fortran, са: \ n", new_array2)

Изход:

След изпълнението на горния скрипт ще се появи следният изход. Първият изход показва основния масив от стойности. Вторият изход показва стойностите на масива с подреждане въз основа на редове. Третият изход показва стойностите на масива с подреждане въз основа на колона.

Заключение

Начините за преобразуване на масива от една форма в друга форма чрез използване на функцията reshape () са описани в този урок. Целта на използването на функцията reshape () ще бъде изчистена след практикуване на примерите от този урок и читателите ще могат да използват тази функция в своя python скрипт.

Как да обърнете посоката на превъртане на мишката и тъчпада в Windows 10
Мишка и Тъчпадs не само правят изчисленията лесни, но и по-ефективни и отнемат по-малко време. Не можем да си представим живот без тези устройства, но...
Как да промените курсора на мишката и размера на курсора, цвета и схемата в Windows 10
Показалецът на мишката и курсорът в Windows 10 са много важни аспекти на операционната система. Това може да се каже и за други операционни системи, т...
Безплатни и игри с отворен код за разработване на Linux игри
Тази статия ще обхване списък с безплатни двигатели за игри с отворен код, които могат да се използват за разработване на 2D и 3D игри на Linux. Същес...