Comment apprendre efficacement les techniques d'échange de dimensions dans numpy

Apprenez rapidement les techniques d'échange de dimensions dans NumPy

NumPy est une puissante bibliothèque Python pour traiter de grands tableaux et matrices multidimensionnels. Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, NumPy est souvent utilisé pour traiter et manipuler des données. L'une des opérations couramment utilisées est l'échange de dimensions, qui modifie l'ordre des dimensions d'un tableau ou d'une matrice. Cet article présentera quelques conseils pour apprendre rapidement l'échange de dimensions dans NumPy et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Utilisez la fonction transpose()
   La fonction transpose() est utilisée pour échanger les dimensions d'un tableau ou d'une matrice. Il accepte comme argument un tuple contenant le numéro de l'axe, indiquant le nouvel ordre des dimensions. Voici un exemple :

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],

            [4, 5, 6]])
            

transposed_arr = np.transpose(arr)
print(transposed_arr)

Résultat de sortie :
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]

Dans cet exemple, nous créons un tableau bidimensionnel arr et le transposons dans un nouveau tableau bidimensionnel via la fonction transpose() transposed_arr

.

2. Utilisation de la fonction swapaxes()
   swapaxes() est utilisée pour échanger deux axes d'un tableau ou d'une matrice. Elle accepte deux numéros d'axe comme paramètres et renvoie un nouveau tableau avec les axes échangés. Voici un exemple :

. importer numpy comme np

arr = np.array([[1, 2, 3],

            [4, 5, 6]])

swapped_arr = np.swapaxes(arr, 0, 1)
print(swapped_arr)

Résultat de sortie :
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]

Dans cet exemple, nous avons permuté le premier axe et le deuxième axe de arr via la fonction swapaxes() pour obtenir un nouveau tableau bidimensionnel swapped_arr

3. Utilisation. la fonction reshape()
   La fonction reshape() est utilisée pour modifier la forme du tableau, y compris l'échange de dimensions. Elle accepte un tuple représentant la nouvelle forme comme paramètre et renvoie une nouvelle forme :

importer numpy en tant que np

arr = np.array([[1, 2, 3],

            [4, 5, 6]])

reshape_arr = arr.reshape((3, 2))
print(reshape_arr )

Résultat de sortie :
[ [1 2]
[3 4]
[5 6]]

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction reshape() pour convertir arr en une nouvelle forme (3, 2 ) du tableau bidimensionnel reshape_arr

. Résumé :
Cet article présente trois techniques pour apprendre rapidement l'échange de dimensions dans NumPy et fournit des exemples de code spécifiques. Dans des applications pratiques, ces techniques peuvent nous aider à gérer et à utiliser efficacement des tableaux et des matrices multidimensionnels. traiter les données de manière plus flexible et accélérer la programmation.

Veuillez noter que les exemples ci-dessus sont uniquement à titre de référence et que des scénarios et des besoins d'application spécifiques peuvent nécessiter un traitement et des ajustements ciblés. J'espère que cet article sera utile pour apprendre et utiliser les techniques d'échange de dimensions. NumPy.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!