Como usar a função de remodelamento Python Numpy

Numpy Library tem muitas funções para trabalhar com a matriz multidimensional. A função reshape () é uma delas usada para alterar a forma de qualquer matriz existente sem alterar os dados. A forma define o número total de elementos em cada dimensão. A dimensão da matriz pode ser adicionada ou removida, e o número de elementos em cada dimensão pode ser modificado usando a função reshape (). A matriz unidimensional pode ser convertida em uma matriz multidimensional, mas a matriz multidimensional não pode ser convertida em uma matriz unidimensional por esta função. Como remodeiar () função funciona e seus usos são explicados neste tutorial.

Sintaxe

A sintaxe da função Reshape () é dada abaixo.

np_array Numpy.Reshape (np_array, new_shape, ordem = 'c')

Esta função pode levar três argumentos. O primeiro e o segundo argumentos são obrigatórios, e o terceiro argumento é opcional. Uma matriz Numpy é o valor do primeiro argumento (np_array) que será reformulado. A forma da matriz é definida como o segundo argumento (nova forma) valor que pode ser um número inteiro ou uma tupla de inteiros. A ordem da matriz é estabelecida pelo terceiro argumento (ordem) valor usado para definir a posição do elemento da matriz reformulada. O valor do terceiro argumento pode ser 'C' ou 'F' ou 'A.'O valor da ordem'C'é usado para a ordem do índice de estilo C, onde o último índice do eixo muda mais rapidamente e a primeira mudança de índice de eixo mais lenta. O valor da ordem 'F'é usado para a ordem do índice de estilo fortran, onde o primeiro eixo do índice muda mais rapidamente e a última mudança de índice de eixo mais lenta. Ambos 'C' e 'F'Ordens não usam memória. O valor do pedido, 'A'funciona como'F,'Mas usa memória.

Uso da função reshape ():

Você precisa instalar a biblioteca Numpy antes de praticar os exemplos deste tutorial. Diferentes usos da função Reshape () mostraram na parte deste tutorial.

Exemplo 1: converter matriz unidimensional em matriz bidimensional

O exemplo a seguir mostra a função Reshape () para converter uma matriz Numpy unidimensional em uma matriz Numpy bidimensional. A função ARANGE () é usada no script para criar uma matriz unidimensional de 10 elementos. A primeira função reshape () é usada para converter a matriz unidimensional na matriz bidimensional de 2 linhas e 5 colunas. Aqui, a função Reshape () é chamada usando o nome do módulo, NP. A segunda função reshape () é usada para converter a matriz unidimensional na matriz bidimensional de 5 linhas e 2 colunas. Aqui, a função Reshape () é chamada usando a matriz Numpy nomeada np_array.

# Importar numpy
importar numpy como np
# Crie uma variedade de valores de alcance
np_array = np.ARANGE (10)
# Imprima os valores da matriz Numpy
print ("Os valores da matriz numpy: \ n", np_array)
# Remodapa a matriz com 2 linhas e 5 colunas
new_array = np.Reshape (np_array, (2, 5))
# Imprima os valores remodelados
Imprima ("\ nA matriz remodelada com 2 linhas e 5 colunas: \ n", new_array)
# Matriz de remodelamento com 5 linhas e 2 colunas
new_array = np_array.remodelar (5, 2)
# Imprima os valores remodelados
Imprima ("\ nA matriz remodelada com 5 linhas e 2 colunas: \ n", new_array)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima. A primeira saída mostra a matriz principal. A segunda e a terceira saída mostram a matriz remodelada.

Exemplo 2: converter matriz unidimensional em matriz tridimensional

O exemplo a seguir mostra a função Reshape () para converter uma matriz Numpy unidimensional em uma matriz Numpy tridimensional. A função Array () é usada no script para criar uma matriz unidimensional de 12 elementos. A função reshape () é usada para converter a matriz unidimensional criada na matriz tridimensional. Aqui, a função Reshape () é chamada usando a matriz Numpy nomeada np_array.

# Importar numpy
importar numpy como np
# Crie uma matriz Numpy usando a lista
np_array = np.Array ([7, 3, 9, 11, 4, 23, 71, 2, 32, 6, 16, 2])
# Imprima os valores da matriz Numpy
print ("Os valores da matriz numpy: \ n", np_array)
# Crie uma matriz tridimensional a partir de uma matriz unidimensional
new_array = np_array.remodelar (2, 2, 3)
# Imprima os valores remodelados
Print ("\ n O Remodelava os valores da matriz 3D são: \ n", new_array)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima. A primeira saída mostra a matriz principal. A segunda saída mostra a matriz remodelada.

Exemplo-3: Renaspape o Array Numpy com base no pedido

O exemplo a seguir mostra a função Reshape () para converter uma matriz Numpy unidimensional em uma matriz Numpy bidimensional com diferentes tipos de pedidos. A função Arange () é usada no script para criar uma matriz unidimensional de 15 elementos. A primeira função reshape () é usada para criar uma matriz bidimensional de 3 linhas e 5 colunas com pedidos no estilo C. A segunda função reshape () é usada para criar uma matriz bidimensional de 3 linhas e 5 colunas com pedidos no estilo fortran.

# Importar numpy
importar numpy como np
# Crie uma variedade de valores de alcance
np_array = np.ARANGE (15)
# Imprima os valores da matriz Numpy
print ("Os valores da matriz numpy: \ n", np_array)
# Remodapa a matriz com base na ordem do estilo C
new_array1 = np.Reshape (np_array, (3, 5), ordem = 'c')
# Imprima os valores remodelados
Print ("\ n O Remodelado Valores de Array 2D com base em pedidos no estilo C são: \ n", new_array1)
# Remodapa a matriz com base em pedidos no estilo fortran
new_array2 = np.Reshape (np_array, (3, 5), ordem = 'f')
# Imprima os valores remodelados
Print ("\ n O Remodelava os valores da matriz 2D baseados com pedidos no estilo fortran são: \ n", new_array2)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima. A primeira saída mostra a principal matriz de valores. A segunda saída mostra os valores da matriz com pedidos baseados em linha. A terceira saída mostra os valores da matriz com pedidos baseados em coluna.

Conclusão

As maneiras de converter a matriz de uma forma para outra, usando a função Reshape () foram descritas neste tutorial. O objetivo de usar a função Reshape () será liberado após a prática dos exemplos deste tutorial, e os leitores poderão usar essa função em seu script python.