Maison > Article > développement back-end > Comment remodeler un tableau NumPy 4D en tableau 2D ?
Comprendre le défi
Remodeler des tableaux multidimensionnels dans NumPy peut être délicat, surtout lorsqu'il s'agit de dimensions élevées comme les tableaux 4D. Le défi consiste à comprendre comment manipuler les axes du tableau pour obtenir la forme souhaitée sans altérer les valeurs des données.
Approche générale du remodelage
La stratégie générale pour le remodelage des tableaux à 2 dimensions (nd) implique un processus en deux étapes :
Cas spécifique : remodelage 4D vers 2D
Dans l'exemple donné, le tableau d'entrée 4D est remodelé en un tableau 2D. En utilisant l'approche générale décrite ci-dessus :
Key Insight
L'idée clé est que le processus de remodelage implique de décomposer le tableau en blocs plus petits, puis en le réassemblant dans la forme souhaitée. En manipulant soigneusement les axes et en utilisant des opérations de remodelage appropriées, nous pouvons transformer efficacement des tableaux multidimensionnels.
Exemples supplémentaires
Pour illustrer la généralisabilité de cette approche, considérons l'exemple suivant :
Exemple : Tableau 3D vers matrice 2D
Considérons un tableau 3D de dimensions (2, 2, 3). Pour le remodeler en une matrice 2D de dimension (4, 3), les axes peuvent être permutés comme (1, 0, 2) puis remodelés comme suit :
<code class="python">>>> import numpy as np >>> arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) >>> permuted = np.transpose(arr, (1, 0, 2)) >>> reshaped = permuted.reshape(4, 3) >>> print(reshaped) [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [10 11 12]]</code>
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