Hầu hết các tên hàm trong Python có thể được kết nối trực quan với ý nghĩa của hàm. Hàm NumPy
numpy.reshape[a, newshape, order='C']4 không phải là ngoại lệ
Hàm
numpy.reshape[a, newshape, order='C']4 mang một mảng thành một hình dạng khác trong khi vẫn giữ nguyên tất cả dữ liệu ban đầu. Tôi sẽ trình bày một số ví dụ đơn giản trong video hướng dẫn sau
Hướng dẫn Cơ bản về Định hình lại NumPy[] bằng Python
Xem video này trên YouTube
Để tóm tắt cách hoạt động của
numpy.reshape[a, newshape, order='C']6
Hàm
numpy.reshape[a, newshape, order='C']4 của NumPy lấy một mảng được định hình lại làm đối số đầu tiên và bộ hình dạng mới làm đối số thứ hai. Nó trả về một dạng xem mới trên dữ liệu hiện có—nếu có thể—hơn là tạo một bản sao đầy đủ của mảng ban đầu. Mảng trả về hoạt động như một đối tượng mới. mọi thay đổi trên một chế độ xem sẽ không ảnh hưởng đến bất kỳ chế độ xem nào khác
Dưới đây là một vài ví dụ tối thiểu
>>> import numpy as np
>>> a = np.array[[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [3,2]]
array[[[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]Trước khi chúng tôi đi sâu vào giải thích thêm về hình dạng và các đặc điểm liên quan, hãy xem nhanh các tham số và cú pháp tiếp theo
Tham số và cú pháp
numpy.reshape[a, newshape, order='C']ParameterTypeDescription
numpy.reshape[a, newshape, order='C']8
numpy.reshape[a, newshape, order='C']9Mảng được định hình lại.
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]0
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]1 hoặc bộ số nguyên Hình dạng mới và hình dạng ban đầu phải tương thích.
Nếu hình dạng mới là số nguyên
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]2, mảng được định hình lại sẽ là mảng 1-D có độ dài
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]2.
Nếu hình dạng mới là một bộ, mỗi phần tử bộ sẽ chỉ định hình dạng của một chiều. Một kích thước hình dạng có thể là
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]4 trong trường hợp đó, giá trị được suy ra từ chiều dài mảng và các kích thước còn lại.
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]5
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]6, tùy chọn, mặc định
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]7Nếu được chỉ định, đọc và đặt các phần tử của
numpy.reshape[a, newshape, order='C']8 theo thứ tự chỉ mục này.
–
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]7. đọc hoặc ghi các phần tử sao cho chỉ số trục cuối cùng thay đổi nhanh nhất, quay lại chỉ số trục đầu tiên thay đổi chậm nhất.
–
numpy.reshape[a, newshape, order='C']80. đọc hoặc ghi các phần tử sao cho chỉ mục đầu tiên thay đổi nhanh nhất và chỉ mục cuối cùng thay đổi chậm nhất.
– ‘A’. đọc hoặc ghi các phần tử theo thứ tự
numpy.reshape[a, newshape, order='C']80 nếu a là Fortran liền kề trong bộ nhớ và theo thứ tự
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]7 nếu không. nguồn
Giá trị trả về. Đầu ra của hàm
numpy.reshape[a, newshape, order='C']6 là
numpy.reshape[a, newshape, order='C']84 được định hình lại thành một đối tượng mới nếu có thể
Thuộc tính hình dạng của một mảng NumPy
Trước khi tập trung vào hàm
numpy.reshape[a, newshape, order='C']4, chúng ta cần hiểu một số khái niệm NumPy cơ bản
Giả sử rằng chúng ta có một tập dữ liệu lớn và việc đếm số lượng mục nhập sẽ là một nhiệm vụ bất khả thi. Chúng ta có thể sử dụng thuộc tính
numpy.reshape[a, newshape, order='C']86 để tìm số phần tử dọc theo mỗi chiều của mảng này
🛑 Chú ý. Hãy cẩn thận để nhớ rằng ______186isan thuộc tính và không phải là một chức năng. Các thuộc tính không có dấu ngoặc đơn theo sau chúng
Thuộc tính
numpy.reshape[a, newshape, order='C']86 luôn trả về một bộ cho chúng ta biết độ dài của mỗi chiều
Mảng một chiều [1D] là một vectơ hàng và hình dạng của nó là một giá trị duy nhất có thể lặp lại, theo sau là dấu phẩy. Mảng một chiều không có hàng và cột nên thuộc tính shape trả về một bộ giá trị duy nhất
Hãy xem một ví dụ
________số 8Đoạn mã cũng sử dụng hàm NumPy
numpy.reshape[a, newshape, order='C']89 để tạo một mảng ban đầu gồm các giá trị tiếp theo trong khoảng từ 0 đến 9
💡 Tham khảo. Vui lòng tìm phần thảo luận chi tiết về hàm NumPy
numpy.reshape[a, newshape, order='C']90 trong bài viết blog Finxter này
Thuộc tính
numpy.reshape[a, newshape, order='C']86 của mảng hai chiều [2D], còn được gọi là ma trận, cho chúng ta một bộ. Thuộc tính
numpy.reshape[a, newshape, order='C']86 trả về số phần tử dọc theo mỗi chiều, là số hàng và cột trong mảng hai chiều
numpy.reshape[a, newshape, order='C']8
Ví dụ sau đây dành cho hình dạng của mảng ba chiều [3D]
numpy.reshape[a, newshape, order='C']9
Cần một số thực hành để hiểu bộ dữ liệu
numpy.reshape[a, newshape, order='C']86 cho mảng nhiều chiều
Các kích thước được đại diện bởi một bộ dữ liệu được đọc từ ngoài vào trong
Nếu bạn quan sát các dấu ngoặc, thì dấu ngoặc ngoài cùng là một phần của cú pháp cơ bản cho toàn bộ mảng. Trong hình, bộ 2 đại diện cho bộ dấu ngoặc thứ hai. Nếu bạn đếm chúng, bạn sẽ thấy rằng có 2 yếu tố trong chiều này
phần tử thứ nhất
numpy.reshape[a, newshape, order='C']94
phần tử thứ 2
numpy.reshape[a, newshape, order='C']95
Mỗi phần tử chứa thêm ba phần tử trong chiều thứ hai. Nếu bạn nghĩ về danh sách lồng nhau, bạn có thể rút ra phép loại suy
Những yếu tố này là
phần tử thứ nhất
numpy.reshape[a, newshape, order='C']96
phần tử thứ 2
numpy.reshape[a, newshape, order='C']97
phần tử thứ 3
numpy.reshape[a, newshape, order='C']98
Cuối cùng, số
numpy.reshape[a, newshape, order='C']99 đại diện cho số phần tử trong chiều thứ ba. Đó là những yếu tố bên trong. Ví dụ 0, 11, 15 và 16
Chức năng reshape[] trong NumPy là gì?
Làm cách nào để chúng tôi liên kết thuộc tính NumPy's
numpy.reshape[a, newshape, order='C']86 với hàm NumPy
numpy.reshape[a, newshape, order='C']4?
cú pháp
>>> import numpy as np
>>> a = np.array[[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [3,2]]
array[[[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]32ở đâu
>>> import numpy as np >>> a = np.array[[1, 2, 3, 4, 5, 6]] >>> np.reshape[a, [2,3]] array[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]] >>> np.reshape[a, [3,2]] array[[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]] >>> np.reshape[a, [2,3]] array[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]33 là mảng chúng tôi muốn định hình lại,import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]
0 là một số nguyên cho mảng một chiều và bộ số nguyên cho nhiều chiều, vàimport numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]
5 là một đối số tùy chọn mà chúng tôi sẽ không tham gia vào hướng dẫn này
Định hình lại một mảng có thể hữu ích khi làm sạch dữ liệu hoặc nếu có một số tính toán phần tử đơn giản cần được thực hiện
Một trong những lợi thế mà mảng NumPy có trên danh sách Python là khả năng thực hiện các thao tác vector hóa dễ dàng hơn. Hơn nữa, định hình lại các mảng là phổ biến trong học máy
Hãy nhớ rằng tất cả các phần tử trong mảng NumPy phải cùng loại
Định hình lại mảng NumPy 1D thành 2D
Nhiều cột
Giả sử rằng chúng ta đang đo nhiệt độ bên ngoài 3 ngày liên tiếp, cả bằng độ C và độ F
Chúng tôi đã ghi lại phép đo của mình dưới dạng vectơ một chiều [1D] trong đó tất cả các chỉ số chẵn biểu thị nhiệt độ được viết bằng độ C và tất cả các chỉ số lẻ biểu thị nhiệt độ được viết bằng độ F
>>> import numpy as np
>>> a = np.array[[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [3,2]]
array[[[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]3Có 6 phần tử được ghi trong một hàng
Để định hình lại mảng một chiều
>>> import numpy as np
>>> a = np.array[[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [3,2]]
array[[[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]36 thành mảng hai chiều, chúng ta cần truyền một bộ có số hàng và cột cho hàm >>> import numpy as np
>>> a = np.array[[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [3,2]]
array[[[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]37Cụ thể, bộ dữ liệu này sẽ bao gồm hai số, hãy gọi chúng là
>>> import numpy as np
>>> a = np.array[[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [3,2]]
array[[[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]38 và >>> import numpy as np
>>> a = np.array[[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [3,2]]
array[[[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]]]
>>> np.reshape[a, [2,3]]
array[[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]]39, trong đó số đầu tiên là số hàng và số thứ hai là số cột💡 Lưu ý.
numpy.reshape[a, newshape, order='C']20, số hàng nhân với số cột, phải bằng số phần tử trong mảng ban đầu. Trong ví dụ này, số phần tử trong mảng ban đầu là 6*1=6
Vì vậy, chúng ta chỉ có hai lựa chọn cho mảng hai chiều, 2 hàng và 3 cột hoặc 3 cột và 2 hàng
numpy.reshape[a, newshape, order='C']2
Dữ liệu không thay đổi; . Chúng được sắp xếp lại thành hai hàng và ba cột
Một cột
Trong phần nói về thuộc tính
numpy.reshape[a, newshape, order='C']86, chúng ta đã nói rằng hình dạng của mảng một chiều được cho bởi một bộ chứa một số nguyên theo sau bởi dấu phẩy. Sau đó, chúng tôi đã giải thích rằng vectơ này không chứa hàng hoặc cột
Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta muốn vectơ này có một cột và nhiều hàng bằng số phần tử?
Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng ______04. Mặc dù chỉ có một cột nhưng mảng này sẽ có hai chiều
numpy.reshape[a, newshape, order='C']6
Định hình lại mảng NumPy 2D thành 1D
Giả sử chúng ta đang thu thập dữ liệu từ một cuộc thi chạy trong nhà của trường đại học cho nội dung chạy 200 mét dành cho nữ
- Trong lần gặp đầu tiên, chúng tôi ghi lại ba lần đẹp nhất 23. 09 giây, 23. 41 giây, 24. 01 giây
- Trong lần gặp thứ hai, chúng tôi ghi ba lần tốt nhất 22. 55 giây, 23. 05 giây và 23. 09 giây
Chúng tôi ghi lại điều này trong một mảng hai chiều. Nhưng một khi chúng tôi bắt đầu phân tích dữ liệu, chúng tôi cần kết quả nằm trong một hàng. Chúng tôi làm như sau để định hình lại ma trận
numpy.reshape[a, newshape, order='C']7
Định hình lại NumPy [mảng, -1]
Bây giờ, chúng ta có nhiều khả năng gặp phải tình huống có hàng nghìn mục nhập trong dữ liệu của mình
Giả sử rằng chúng ta đã thu thập dữ liệu từ cuộc thi chạy trong nhà của trường đại học cho nội dung chạy 200 mét dành cho nữ trong 3 năm qua
Thật dễ dàng để đếm số mục khi chúng tôi chỉ có sáu mục, nhưng bây giờ chúng tôi có hàng ngàn mục. Thay vì thực hiện nhiệm vụ khó khăn là đếm số lượng mục nhập, chúng ta có thể chuyển -1 trong đối số
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]0
Chúng ta có thể chỉ ra điều này trong ví dụ sau
numpy.reshape[a, newshape, order='C']9
Sử dụng
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]4 cho
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]0 có thể hữu ích trong các mảng đa chiều. Chúng tôi sẽ trở lại với nó trong phần tiếp theo
Định hình lại mảng NumPy 3D thành 2D
Đôi khi dữ liệu chúng tôi thu thập sẽ lộn xộn và trước khi bắt đầu phân tích, chúng tôi cần dọn dẹp nó
Giả sử chúng ta có một mảng NumPy ba chiều trông như thế này
numpy.reshape[a, newshape, order='C']0
Khi chúng tôi kiểm tra dữ liệu kỹ hơn, chúng tôi có thể thấy rằng sẽ hợp lý hơn nếu lưu trữ dữ liệu dưới dạng ma trận hai chiều
Chúng ta có thể đếm số “cặp” mà chúng ta muốn có. Một cách để làm điều này là
numpy.reshape[a, newshape, order='C']1
NumPy định hình lại [-1, m] và định hình lại [n, -1]
Phương pháp định hình lại mảng ba chiều [3D] thành mảng hai chiều [2D] ở trên hoạt động nếu chúng ta không có nhiều mục nhập
Tuy nhiên, nếu chúng tôi có hàng nghìn mục, điều này có thể phức tạp. Trong trường hợp này, chúng tôi có thể sử dụng
import numpy as np # 1D NumPy array arr = np.arange[10] print[arr] # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] print[arr.shape] # [10, ]4 cho một chiều và nếu có thể, dữ liệu sẽ được định hình lại cho chúng tôi
Sử dụng ví dụ trên
numpy.reshape[a, newshape, order='C']2
np. định hình lại vs. np. trục mới
Khi chúng ta muốn thực hiện các thao tác trên mảng thì chúng cần tương thích với nhau
Yếu tố khôn ngoan, kích thước của các mảng cần phải bằng nhau trong một chiều. Tuy nhiên, chúng không nhất thiết phải có cùng số chiều. Nếu kích thước không bằng nhau, NumPy sẽ báo lỗi
Khi các mảng có kích thước khác nhau, một cách để thêm kích thước là sử dụng hàm
numpy.reshape[a, newshape, order='C']4
Một cách khác là sử dụng ______528biểu thức
Lợi thế của_______528trên
numpy.reshape[a, newshape, order='C']4là bạn không cần phải biết số thứ nguyên cần được thêm vào. Biểu thức ____528 tăng kích thước để mảng một chiều trở thành mảng hai chiều, mảng hai chiều trở thành mảng ba chiều, v.v.
Cách thức hoạt động của nó là “cắt” một mảng bằng cách thêm một thứ nguyên. Nếu chúng ta nhìn vào mảng nhiệt độ ban đầu từ trước đó trong hướng dẫn
numpy.reshape[a, newshape, order='C']3
Ghi công
Bài viết này được đóng góp bởi người dùng Finxter Milica Cvetkovic. Milica cũng là một nhà văn trên Medium — hãy xem Hồ sơ trên Medium của cô ấy
Đi đâu từ đây?
Hiểu biết thấu đáo về những điều cơ bản của NumPy là một phần quan trọng trong quá trình học tập của bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào. NumPy là trung tâm của nhiều thư viện khoa học dữ liệu và máy học tiên tiến như Pandas, TensorFlow và Scikit-learning
Nếu bạn gặp khó khăn với thư viện NumPy — đừng sợ. Trở thành một chuyên gia NumPy ngay lập tức với cuốn sách viết mã mới của chúng tôi “Coffee Break NumPy”. Đây không chỉ là phần giới thiệu kỹ lưỡng về thư viện NumPy mà sẽ làm tăng giá trị của bạn trên thị trường. Thật thú vị khi xem qua bộ sưu tập lớn các câu đố mã trong cuốn sách
Nhận Coffee Break của bạn NumPy
Chris
Trong khi làm việc với tư cách là một nhà nghiên cứu trong các hệ thống phân tán, Dr. Christian Mayer tìm thấy tình yêu của mình với việc dạy sinh viên khoa học máy tính
Để giúp sinh viên đạt được mức độ thành công Python cao hơn, anh ấy đã thành lập trang web giáo dục lập trình Finxter. com. Ông là tác giả của cuốn sách lập trình nổi tiếng Python One-Liners [NoStarch 2020], đồng tác giả của loạt sách tự xuất bản Coffee Break Python, người đam mê khoa học máy tính, cộng tác viên tự do và chủ sở hữu của một trong 10 blog Python lớn nhất thế giới
Niềm đam mê của anh ấy là viết, đọc và mã hóa. Nhưng niềm đam mê lớn nhất của anh ấy là phục vụ các lập trình viên đầy tham vọng thông qua Finxter và giúp họ nâng cao kỹ năng của mình. Bạn có thể tham gia học viện email miễn phí của anh ấy tại đây