Datenwissenschaft

So verwenden Sie die Python NumPy reshape()-Funktion

So verwenden Sie die Python NumPy reshape()-Funktion

Die NumPy-Bibliothek hat viele Funktionen, um mit dem mehrdimensionalen Array zu arbeiten. Die Funktion reshape() ist eine davon, die verwendet wird, um die Form eines vorhandenen Arrays zu ändern, ohne die Daten zu ändern. Die Form definiert die Gesamtzahl der Elemente in jeder Dimension.  Die Dimension des Arrays kann hinzugefügt oder entfernt werden, und die Anzahl der Elemente in jeder Dimension kann mit der Funktion reshape() geändert werden. Das eindimensionale Array kann in ein mehrdimensionales Array umgewandelt werden, aber das mehrdimensionale Array kann mit dieser Funktion nicht in ein eindimensionales Array umgewandelt werden. Wie die Funktion reshape() funktioniert und ihre Verwendung wird in diesem Tutorial erklärt.

Syntax

Die Syntax der Funktion reshape() ist unten angegeben.

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

Diese Funktion kann drei Argumente annehmen. Das erste und zweite Argument sind obligatorisch und das dritte Argument ist optional. Ein NumPy-Array ist der Wert des ersten Arguments (np_array) das wird umgestaltet. Als zweites Argument wird die Form des Arrays festgelegt (neue Form) Wert, der eine ganze Zahl oder ein Tupel von ganzen Zahlen sein kann. Die Reihenfolge des Arrays wird durch das dritte Argument (Auftrag) Wert, der verwendet wird, um die Position des Elements des umgeformten Arrays zu definieren. Der Wert des dritten Arguments kann 'C' oder 'F' oder 'EIN.'Der Bestellwert'C' wird für die Indexreihenfolge im C-Stil verwendet, bei der sich der Index der letzten Achse schneller und der Index der ersten Achse langsamer ändert. Der Bestellwert 'F' wird für die Indexreihenfolge im Fortran-Stil verwendet, bei der sich der Index der ersten Achse schneller und der Index der letzten Achse langsamer ändert. Beide 'C' und 'F'Bestellungen verbrauchen keinen Speicher. Der Bestellwert, 'EIN'funktioniert wie'F,', aber es verwendet Speicher.

Verwendung der Funktion reshape():

Sie müssen die NumPy-Bibliothek installieren, bevor Sie die Beispiele dieses Tutorials üben können. Im Teil dieses Tutorials wurden verschiedene Verwendungen der Funktion reshape() gezeigt.

Beispiel-1: Konvertieren eines eindimensionalen Arrays in ein zweidimensionales Array

Das folgende Beispiel zeigt die Funktion reshape() zum Konvertieren eines eindimensionalen NumPy-Arrays in ein zweidimensionales NumPy-Array. Die Funktion arange() wird im Skript verwendet, um ein eindimensionales Array aus 10 Elementen zu erstellen. Die erste Funktion reshape() wird verwendet, um das eindimensionale Array in das zweidimensionale Array aus 2 Zeilen und 5 Spalten zu konvertieren. Hier wird die Funktion reshape() mit dem Modulnamen aufgerufen, np. Die zweite Funktion reshape() wird verwendet, um das eindimensionale Array in das zweidimensionale Array aus 5 Zeilen und 2 Spalten zu konvertieren. Hier wird die Funktion reshape() mit dem NumPy-Array namens aufgerufen np_array.

# Importiere NumPy
numpy als np importieren
# Erstellen Sie ein NumPy-Array von Bereichswerten
np_array = np.arange(10)
#  Die Werte des NumPy-Arrays ausgeben
print("Die Werte des NumPy-Arrays: \n", np_array)
# Forme das Array mit 2 Zeilen und 5 Spalten um
neues_array = np.umformen(np_array, (2, 5))
# Drucken Sie die umgeformten Werte aus
print("\nDas umgestaltete Array mit 2 Zeilen und 5 Spalten : \n", new_array)
# Array mit 5 Zeilen und 2 Spalten umformen
neues_array = np_array.umformen(5, 2)
# Drucken Sie die umgeformten Werte aus
print("\nDas umgestaltete Array mit 5 Zeilen und 2 Spalten : \n", new_array)

Ausgabe:

Die folgende Ausgabe wird erscheinen, nachdem das obige Skript ausgeführt wurde. Die erste Ausgabe zeigt das Hauptarray. Die zweite und dritte Ausgabe zeigt das umgeformte Array.

Beispiel-2: Konvertieren eines eindimensionalen Arrays in ein dreidimensionales Array

Das folgende Beispiel zeigt die Funktion reshape() zum Konvertieren eines eindimensionalen NumPy-Arrays in ein dreidimensionales NumPy-Array. Die Funktion array() wird im Skript verwendet, um ein eindimensionales Array aus 12 Elementen zu erstellen. Die Funktion reshape() wird verwendet, um das erstellte eindimensionale Array in das dreidimensionale Array zu konvertieren. Hier wird die Funktion reshape() mit dem NumPy-Array namens aufgerufen np_array.

# Importiere NumPy
numpy als np importieren
# Erstellen Sie ein NumPy-Array mit list
np_array = np.Array([7, 3, 9, 11, 4, 23, 71, 2, 32, 6, 16, 2])
#  Die Werte des NumPy-Arrays ausgeben
print("Die Werte des NumPy-Arrays: \n", np_array)
# Erzeuge ein dreidimensionales Array aus einem eindimensionalen Array
neues_array = np_array.umformen(2, 2, 3)
# Drucken Sie die umgeformten Werte aus
print("\nDie umgeformten 3D-Array-Werte sind: \n", new_array)

Ausgabe:

Die folgende Ausgabe wird erscheinen, nachdem das obige Skript ausgeführt wurde. Die erste Ausgabe zeigt das Hauptarray. Die zweite Ausgabe zeigt das umgeformte Array.

Beispiel-3: NumPy-Array basierend auf der Reihenfolge umformen

Das folgende Beispiel zeigt die Funktion reshape() zum Konvertieren eines eindimensionalen NumPy-Arrays in ein zweidimensionales NumPy-Array mit verschiedenen Auftragstypen. Die Funktion arange() wird im Skript verwendet, um ein eindimensionales Array aus 15 Elementen zu erstellen. Die erste Funktion reshape() wird verwendet, um ein zweidimensionales Array aus 3 Zeilen und 5 Spalten mit C-Anordnung zu erstellen. Die zweite Funktion reshape() wird verwendet, um ein zweidimensionales Array aus 3 Zeilen und 5 Spalten mit einer Reihenfolge im Fortran-Stil zu erstellen.

# Importiere NumPy
numpy als np importieren
# Erstellen Sie ein NumPy-Array von Bereichswerten
np_array = np.arange(15)
#  Die Werte des NumPy-Arrays ausgeben
print("Die Werte des NumPy-Arrays: \n", np_array)
# Umformen des Arrays basierend auf der C-Stil-Reihenfolge
new_array1 = np.reshape(np_array, (3, 5), order='C')
# Drucken Sie die umgeformten Werte aus
print("\nDie umgeformten 2D-Array-Werte basierend auf der C-Stil-Reihenfolge sind: \n", new_array1)
# Forme das Array basierend auf der Reihenfolge im Fortran-Stil um
new_array2 = np.reshape(np_array, (3, 5), order='F')
# Drucken Sie die umgeformten Werte aus
print("\nDie umgeformten 2D-Array-Werte basierend auf der Reihenfolge im Fortran-Stil sind: \n", new_array2)

Ausgabe:

Die folgende Ausgabe wird erscheinen, nachdem das obige Skript ausgeführt wurde. Die erste Ausgabe zeigt das Hauptarray von Werten. Die zweite Ausgabe zeigt die Array-Werte mit zeilenbasierter Sortierung. Die dritte Ausgabe zeigt die Array-Werte mit spaltenbasierter Reihenfolge.

Fazit

Die Möglichkeiten zum Konvertieren des Arrays von einer Form in eine andere Form mithilfe der Funktion reshape() wurden in diesem Tutorial beschrieben. Der Zweck der Verwendung der Funktion reshape() wird nach dem Üben der Beispiele dieses Tutorials geklärt, und die Leser können diese Funktion in ihrem Python-Skript verwenden.

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