NumPy အကြိမ်ဖြူ ပြန်လည်ဖွဲ့စည်း

数组重塑

重塑意味着更改数组的形状。

数组的形状是每个维中元素的数量。

通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。

从 1-D 重塑为 2-D

အမှတ်

将以下具有 12 个元素的 1-D 数组转换为 2-D 数组。

最外面的维度将有 4 个数组，每个数组包含 3 个元素：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape(4, 3)
print(newarr)

အမှတ်အသား အမှတ်

从 1-D 重塑为 3-D

အမှတ်

将以下具有 12 个元素的 1-D 数组转换为 3-D 数组。

最外面的维度将具有 2 个数组，其中包含 3 个数组，每个数组包含 2 个元素：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape(2, 3, 2)
print(newarr)

အမှတ်အသား အမှတ်

我们可以重塑成任何形状吗？

是的，只要重塑所需的元素在两种形状中均相等。

我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组中的 4 个元素，但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组，因为这将需要 3x3 = 9 个元素。

အမှတ်

尝试将具有 8 个元素的 1D 数组转换为每个维度中具有 3 个元素的 2D 数组（将产生错误）：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape(3, 3)
print(newarr)

အမှတ်အသား အမှတ်

သတင်းအရင်းတူ သို့မဟုတ် ကြည့်ရှုရားပုံဖော်ထုတ်သည်

အမှတ်

သတင်းအရင်းတူ သို့မဟုတ် ကြည့်ရှုရားပုံဖော်ထုတ်သည်

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(arr.reshape(2, 4).base)

အမှတ်အသား အမှတ်

上面的例子返回原始数组，因此它是一个视图。

အလိုရှိသော အဆင့်

ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်

အဆိုပါ အချက်အလက်

အဆိုပါ အချက်အလက် -1 NumPy သည် အဆိုပါ အချက်အလက် ကို ကျွန်ုပ်တို့ အား တုံ့ပြန်ပေးသည်။

အမှတ်

8 အချက်အလက် အား 1D အချက်အလက် ကို 2x2 အချက်အလက် 3D အချက်အလက် သို့ ပြောင်းလဲခြင်း

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape(2, 2, -1)
print(newarr)

အမှတ်အသား အမှတ်

ဖော်ပြချက်：ကျွန်ုပ်တို့ အဆိုပါ အချက်အလက် ကို -1 အဆိုပါ အချက်အလက် ကို

အချက်အလက်

အချက်အလက် ကို 1D အချက်အလက် သို့ ပြောင်းလဲခြင်း သည် နှစ်ပိုင်း အချက်အလက် ကို 1D အချက်အလက် သို့ ပြောင်းလဲခြင်း ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင် reshape(-1) အဆိုပါ အချက်အလက် ကို ပြုလုပ်ရန်

အမှတ်

အချက်အလက် ကို 1D အချက်အလက် သို့ ပြောင်းလဲခြင်း

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newarr = arr.reshape(-1)
print(newarr)

အမှတ်အသား အမှတ်

ဖော်ပြချက်：numpy flatten နှင့် ravel အချက်အလက် အသုံးပြုခြင်း အပေါ် ပြင်ဆင်နိုင်သော အချက်အလက် အများအပြား ရှိသည်။ အဆိုပါ အချက်အလက် သည် numpy အဆင့်မြင့် အချက်အလက် ဖြစ်သည်။