Numpy의 배열 재구성, 병합 및 분할 방법에 대한 자세한 논의

다음 기사에서는 Numpy의 배열 재구성, 병합 및 분할 방법에 대한 자세한 논의를 공유할 것이며 이는 좋은 참고 가치가 있으며 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다. 함께 살펴보겠습니다

1. 배열 재구성

1.1 1차원 배열을 2차원 배열로 변환

이 작업은 reshape() 함수를 통해 수행할 수 있습니다. numpy.array 유형입니다. 1차원 배열 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])는 이제 2행 5열의 2차원 배열로 변환됩니다. 코드는 다음과 같습니다.

data.reshape((2,5))

매개변수인 도형의 크기 중 하나는 -1일 수 있습니다. 즉, 이 차원의 크기는 데이터 자체에서 추론되므로 위 코드는 동일합니다. to:

data.reshape((2,-1))

1.2 2차원 배열을 차원 배열로 변환

다차원 배열을 1차원 배열로 변환하는 작업을 종종 평면화 또는 래블링이라고 합니다. 선택할 수 있는 두 가지 기능이 있습니다. 실행 코드는 다음과 같습니다.

data.ravel() # 不会产生源数据的副本
data.flatten() # 总是返回数据的副本

이 두 점의 차이점을 잘 이해하지 못합니다. 무슨 말을 해야 할지 아시는 분 계시면 댓글과 교류를 환영합니다.

2. 배열 병합 및 분할

2.1 배열 병합

numpy에서는 가장 일반적으로 사용되는 배열 병합 방법만 소개합니다. 코드는 다음과 같습니다.

arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
arr2 = np.array([[7,8,9], [10,11,12]])
data = np.concatenate([arr1, arr2], axis=0) # axis参数指明合并的轴向，0表示按行，1表示按列

2.2 배열 분할

여기서는 분할 함수만 소개합니다

np.split(data, [1], axis=0)#data는 분할 배열, [ 1 ]는 분할할 행 번호 또는 열 번호이고, 축은 열 또는 행으로 분할을 나타냅니다(기본값은 0, 즉 행으로 분할)

관련 권장 사항:

numpy에서 배열 요소의 통합 할당 예

numpy array_python

의 여러 정렬 방법에 대한 간략한 토론

위 내용은 Numpy의 배열 재구성, 병합 및 분할 방법에 대한 자세한 논의의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!