Ukwenya wa Makampuni ya NumPy

Reshaping ya kina

Reshaping inaeleza kubadilisha ukubwa wa kina.

Ukubwa wa kina ni namba ya elemente kwa kila ukubwa.

Kwa reshaping tunaweza kuongeza ama kurejea ukubwa wa kina ama kubadilisha namba ya elemente kwa kila ukubwa.

Kumaliza kutoka 1-D kwa 2-D

Mfano

Kumaliza kina ya 12 elemente 1-D kama kina ya 2-D.

Kina kikuu kina uwezo wa kina 4, kila kina kinna elemente 3:

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)

Kufungua mwingine

Kumaliza kutoka 1-D kwa 3-D

Mfano

Kumaliza kina ya 12 elemente 1-D kama kina ya 3-D.

Kina kikuu kina uwezo wa kina 2, kila kina kinna kina 3, kila kina kinna elemente 2:

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)

Kufungua mwingine

Tunaweza kumaliza kama uwezo kwenye kina yote?

Ndio, kwa hiyo inayokusudiwa kwamba elemente zilizotumika kwa reshaping zinaonekana katika mbali mbali za kina mbili.

Tunaweza kumaliza array ya 8 elemente 1D kama 4 elemente kwenye 2 matukio ya 2D array, lakini hatuwezi kumaliza kama 3 elemente kwenye 3 matukio ya 2D array, kwa sababu kinaichukua elemente 3x3 = 9.

Mfano

Tafuta kwa sababu kinaelemente 8 zilizotumika kama 1D array kwa sababu kinaelemente 3 kwa kila ukubwa wa 2D array (kinaichukua kosa):

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

Kufungua mwingine

Kiretu kipekee ama muonekano?

Mfano

Tafuta kifaa kilichorushwa kama kipekee ama kama muonekano

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

Kufungua mwingine

Mfano wa juu hurejea vichujio vya orodha, kwa hivyo itakuwa muonekano.

Ukiongozi wa ukipimo

Ukiongozi wa ukipimo

Kimeanza kuwa hii inamaanisha hii inakadai inasikitisha kweli wa ukipimo kwa ukipimo moja wa kifaa kufungua.

Kutuma -1 Kama thamani, NumPy itakubali hivyo.

Mfano

Kufungua vichujio ya 1D ya 8 elementi kuwa vichujio vya 3D ya 2x2 elementi:

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

Kufungua mwingine

Maelezo:Hatau kufungua -1 Kutuma kwa ukipimo kwa kipimo chenye.

Kufungua vichujio

Kufungua vichujio (Flattening the arrays) ni kumaliza vichujio vya kipimo kwa vichujio vya 1D.

Tunaweza kutumia reshape(-1) Kupiga hii.

Mfano

Kufungua vichujio vya 1D vya vichujio vya kufungua:

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

Kufungua mwingine

Maelezo:Kuna vifaa vya kubadilisha muundo wa vichujio vya numpy flatten, ravel, bila ya kufikiria muundo wa kipimo, bila ya kurejeshwa vifaa vya kurejeshwa kama rot90, flip, fliplr, flipud na vingine. Vifaa hivi vinatoka katika asilimia ya juu ya numpy.