Định hình lại mảngĐịnh hình lại có nghĩa là thay đổi hình dạng của một mảng. Show
Hình dạng của một mảng là số lượng các phần tử trong mỗi chiều. Bằng cách định hình lại, chúng ta có thể thêm hoặc loại bỏ kích thước hoặc thay đổi số lượng phần tử trong mỗi chiều. Định hình lại từ 1-D đến 2-DThí dụChuyển đổi mảng 1-D sau với 12 phần tử thành mảng 2-D. Kích thước ngoài cùng sẽ có 4 mảng, mỗi mảng có 3 yếu tố: nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP mảng = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])) newarr = mảng.reshape (4, 3) print(newarr) Hãy tự mình thử » Định hình lại từ 1-D đến 3-DThí dụChuyển đổi mảng 1-D sau với 12 phần tử thành mảng 2-D. Kích thước ngoài cùng sẽ có 4 mảng, mỗi mảng có 3 yếu tố: nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP mảng = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])) newarr = mảng.reshape (4, 3) print(newarr) Hãy tự mình thử » Định hình lại từ 1-D đến 3-DChuyển đổi mảng 1-D sau với 12 phần tử thành mảng 3-D. Kích thước ngoài cùng sẽ có 2 mảng chứa 3 mảng, mỗi mảng có 2 phần tử: Thí dụChuyển đổi mảng 1-D sau với 12 phần tử thành mảng 2-D. nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP mảng = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])) newarr = mảng.reshape (4, 3) print(newarr) Hãy tự mình thử » Định hình lại từ 1-D đến 3-DThí dụChuyển đổi mảng 1-D sau với 12 phần tử thành mảng 2-D. nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP mảng = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])) newarr = mảng.reshape (4, 3) Hãy tự mình thử » Định hình lại từ 1-D đến 3-D Chuyển đổi mảng 1-D sau với 12 phần tử thành mảng 3-D.Kích thước ngoài cùng sẽ có 2 mảng chứa 3 mảng, mỗi mảng có 2 phần tử: newarr = mảng.reshape (2, 3, 2) Chúng ta có thể định hình lại thành bất kỳ hình dạng nào không? Có, miễn là các yếu tố cần thiết để định hình lại bằng cả hai hình dạng.Chúng ta có thể định hình lại một mảng 8 phần tử 1D thành 4 phần tử trong 2 hàng 2D nhưng chúng ta không thể định hình lại nó thành một mảng 2 phần 3 của 3 phần tử vì điều đó yêu cầu 3x3 = 9 phần tử. nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP mảng = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])) newarr = mảng.reshape (4, 3) print(newarr) Hãy tự mình thử » Định hình lại từ 1-D đến 3-D We can not pass Chuyển đổi mảng 1-D sau với 12 phần tử thành mảng 3-D.Kích thước ngoài cùng sẽ có 2 mảng chứa 3 mảng, mỗi mảng có 2 phần tử: newarr = mảng.reshape (2, 3, 2) Thí dụChuyển đổi mảng 1-D sau với 12 phần tử thành mảng 2-D. nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP mảng = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])) newarr = mảng.reshape (4, 3) print(newarr) Hãy tự mình thử » Định hình lại từ 1-D đến 3-D There are a lot of
functions for changing the shapes of arrays in numpy >>> a = np.zeros((10, 2)) # A transpose makes the array non-contiguous >>> b = a.T # Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying # the initial object. >>> c = b.view() >>> c.shape = (20) Traceback (most recent call last): ... AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use `.reshape()` to make a copy with the desired shape.0 and also for rearranging the elements >>> a = np.zeros((10, 2)) # A transpose makes the array non-contiguous >>> b = a.T # Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying # the initial object. >>> c = b.view() >>> c.shape = (20) Traceback (most recent call last): ... AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use `.reshape()` to make a copy with the desired shape.1, >>> a = np.zeros((10, 2)) # A transpose makes the array non-contiguous >>> b = a.T # Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying # the initial object. >>> c = b.view() >>> c.shape = (20) Traceback (most recent call last): ... AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use `.reshape()` to make a copy with the desired shape.2, >>> a = np.zeros((10, 2)) # A transpose makes the array non-contiguous >>> b = a.T # Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying # the initial object. >>> c = b.view() >>> c.shape = (20) Traceback (most recent call last): ... AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use `.reshape()` to make a copy with the desired shape.3, >>> a = np.zeros((10, 2)) # A transpose makes the array non-contiguous >>> b = a.T # Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying # the initial object. >>> c = b.view() >>> c.shape = (20) Traceback (most recent call last): ... AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use `.reshape()` to make a copy with the desired shape.4 etc. These fall under Intermediate to Advanced section of numpy. Chuyển đổi mảng 1-D sau với 12 phần tử thành mảng 3-D.Exercise:Kích thước ngoài cùng sẽ có 2 mảng chứa 3 mảng, mỗi mảng có 2 phần tử: newarr = mảng.reshape (2, 3, 2) Chúng ta có thể định hình lại thành bất kỳ hình dạng nào không? Cung cấp một hình dạng mới cho một mảng mà không thay đổi dữ liệu của nó. Tham số aarray_likeaarray_likeMảng để được định hình lại. newshapeint hoặc tuple của intsint or tuple of intsHình dạng mới nên tương thích với hình dạng ban đầu. Nếu một số nguyên, thì kết quả sẽ là một mảng 1 chiều có độ dài đó. Một kích thước hình dạng có thể là -1. Trong trường hợp này, giá trị được suy ra từ độ dài của mảng và kích thước còn lại. Đặt hàng{‘C’, ‘F’, ‘A’}, optionalĐọc các phần tử của một thứ tự chỉ mục này và đặt các phần tử vào mảng được định hình lại bằng thứ tự chỉ mục này. ‘C, có nghĩa là đọc / viết các phần tử bằng thứ tự chỉ mục giống C, với chỉ mục trục cuối cùng thay đổi nhanh nhất, trở lại chỉ mục trục đầu tiên thay đổi chậm nhất. ‘F có nghĩa là đọc / viết các yếu tố bằng cách sử dụng thứ tự chỉ mục giống như Fortran, với chỉ mục đầu tiên thay đổi nhanh nhất và chỉ mục cuối cùng thay đổi chậm nhất. Lưu ý rằng các tùy chọn ‘C, và‘ F không có tài khoản về bố cục bộ nhớ của mảng cơ bản và chỉ đề cập đến thứ tự lập chỉ mục. Một người có nghĩa là đọc / viết các yếu tố theo thứ tự chỉ số giống như Fortran nếu A là Fortran tiếp giáp với bộ nhớ, thứ tự giống như C khác. Returnsreshaped_arrayndarrayreshaped_arrayndarrayĐây sẽ là một đối tượng quan điểm mới nếu có thể; Nếu không, nó sẽ là một bản sao. Lưu ý không có gì đảm bảo bố cục bộ nhớ (C- hoặc Fortran- liền kề) của mảng được trả về. Ghi chú Không phải lúc nào cũng có thể thay đổi hình dạng của một mảng mà không sao chép dữ liệu. Nếu bạn muốn một lỗi được nêu ra khi dữ liệu được sao chép, bạn nên gán hình dạng mới cho thuộc tính hình dạng của mảng: >>> a = np.zeros((10, 2)) # A transpose makes the array non-contiguous >>> b = a.T # Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying # the initial object. >>> c = b.view() >>> c.shape = (20) Traceback (most recent call last): ... AttributeError: Incompatible shape for in-place modification. Use `.reshape()` to make a copy with the desired shape. Từ khóa thứ tự cung cấp cho chỉ mục đặt hàng cả để tìm nạp các giá trị từ A, sau đó đặt các giá trị vào mảng đầu ra. Ví dụ, hãy để nói rằng bạn có một mảng: >>> a = np.arange(6).reshape((3, 2)) >>> a array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]]) Bạn có thể nghĩ rằng định hình lại là lần đầu tiên ravels mảng (sử dụng thứ tự chỉ mục đã cho), sau đó chèn các phần tử từ mảng Ravel vào mảng mới bằng cách sử dụng cùng một loại thứ tự chỉ mục như được sử dụng cho sự raveling. >>> np.reshape(a, (2, 3)) # C-like index ordering array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> np.reshape(np.ravel(a), (2, 3)) # equivalent to C ravel then C reshape array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> np.reshape(a, (2, 3), order='F') # Fortran-like index ordering array([[0, 4, 3], [2, 1, 5]]) >>> np.reshape(np.ravel(a, order='F'), (2, 3), order='F') array([[0, 4, 3], [2, 1, 5]]) Ví dụ >>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> np.reshape(a, 6) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> np.reshape(a, 6, order='F') array([1, 4, 2, 5, 3, 6]) >>> np.reshape(a, (3,-1)) # the unspecified value is inferred to be 2 array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) Làm thế nào để bạn định hình lại một kích thước mảng?Sử dụng `.Reshape ()` để tạo một bản sao với hình dạng mong muốn.Bạn có thể nghĩ rằng định hình lại là lần đầu tiên ravels mảng (sử dụng thứ tự chỉ mục đã cho), sau đó chèn các phần tử từ mảng Ravel vào mảng mới bằng cách sử dụng cùng một loại thứ tự chỉ mục như được sử dụng cho sự raveling.. You can think of reshaping as first raveling the array (using the given index order), then inserting the elements from the raveled array into the new array using the same kind of index ordering as was used for the raveling.
Đóng lại () làm gì trong Python?Hàm định hình lại () định hình một mảng mà không thay đổi dữ liệu của mảng.shapes an array without changing the data of the array.
Bạn có thể thay đổi kích thước mảng trong Python không?Với sự trợ giúp của numpy numpy.resize (), chúng ta có thể thay đổi kích thước của một mảng. resize(), we can resize the size of an array.
Làm thế nào để bạn định hình lại một mảng đa chiều trong Python?Định dạng lại bằng phương pháp định hình lại () Phương thức sử dụng phương pháp định hình lại phương thức để định hình lại mảng A1 của chúng tôi thành một mảng 3 chiều 3 đến 4.Chúng ta hãy sử dụng 3_4 để chỉ các kích thước của nó: 3 là kích thước 0 (trục) và 4 là kích thước thứ 1 (trục) (lưu ý rằng việc lập chỉ mục Python bắt đầu ở 0).Use reshape() method to reshape our a1 array to a 3 by 4 dimensional array. Let's use 3_4 to refer to it dimensions: 3 is the 0th dimension (axis) and 4 is the 1st dimension (axis) (note that Python indexing begins at 0). |
