Cómo usar la función de reajuste de Python Numpy

La biblioteca Numpy tiene muchas funciones para trabajar con la matriz multidimensional. La función de rehape () es una de ellas que se utiliza para cambiar la forma de cualquier matriz existente sin cambiar los datos. La forma define el número total de elementos en cada dimensión. La dimensión de la matriz se puede agregar o eliminar, y el número de elementos en cada dimensión se puede modificar utilizando la función reshape (). La matriz unidimensional se puede convertir en una matriz multidimensional, pero la matriz multidimensional no se puede convertir en una matriz unidimensional mediante esta función. Cómo reinviar () la función funciona y sus usos se explican en este tutorial.

Sintaxis

La sintaxis de la función reshape () se da a continuación.

np_array numpy.reashape (np_array, new_shape, orden = 'c')

Esta función puede tomar tres argumentos. Los argumentos del primer y segundo son obligatorios, y el tercer argumento es opcional. Una matriz numpy es el valor del primer argumento (np_array) que se reestructurará. La forma de la matriz se establece como el segundo argumento (nueva forma) valor que puede ser un entero o una tupla de enteros. La orden de la matriz está establecida por el tercer argumento (orden) Valor utilizado para definir la posición del elemento de la matriz remodelada. El valor del tercer argumento puede ser 'C' o 'F' o 'A.'El valor de pedido'C'se usa para ordenar índice de estilo C donde el índice del último eje cambia más rápido y el primer índice del eje cambia más lento. El valor de pedido 'F'se usa para ordenar índice de estilo Fortran donde el primer índice del eje cambia más rápido y el índice del último eje cambia más lento. Ambos 'C' y 'F'Los pedidos no usan memoria. El valor de pedido 'A'Funciona como'F,'Pero usa memoria.

Uso de la función reshape ():

Debe instalar la biblioteca Numpy antes de practicar los ejemplos de este tutorial. Diferentes usos de la función Reshape () se han mostrado en la parte de este tutorial.

Ejemplo-1: Convierta una matriz unidimensional a una matriz bidimensional

El siguiente ejemplo muestra la función Reshape () para convertir una matriz numpy unidimensional en una matriz numpy bidimensional. La función Arange () se usa en el script para crear una matriz unidimensional de 10 elementos. La primera función de rehape () se usa para convertir la matriz unidimensional en la matriz bidimensional de 2 filas y 5 columnas. Aquí, la función reshape () se llama utilizando el nombre del módulo, notario público. La segunda función de rehape () se usa para convertir la matriz unidimensional en la matriz bidimensional de 5 filas y 2 columnas. Aquí, la función reshape () se llama mediante el uso de la matriz Numpy llamada np_array.

# Importar Numpy
importar numpy como np
# Crear una matriz numpy de valores de rango
np_array = np.Arange (10)
# Imprima los valores de matriz numpy
Imprimir ("Los valores de la matriz Numpy: \ n", np_array)
# Remodelar la matriz con 2 filas y 5 columnas
new_array = np.remodelar (np_array, (2, 5))
# Imprima los valores remodelados
Imprimir ("\ nthe matriz reestructurado con 2 filas y 5 columnas: \ n", new_array)
# Matriz de remodelación con 5 filas y 2 columnas
new_array = np_array.remodelar (5, 2)
# Imprima los valores remodelados
Imprimir ("\ nthe reestructurado con 5 filas y 2 columnas: \ n", new_array)

Producción:

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior. La primera salida muestra la matriz principal. La segunda y tercera salida muestra la matriz reestructurada.

Ejemplo-2: Convierta una matriz unidimensional a una matriz tridimensional

El siguiente ejemplo muestra la función Reshape () para convertir una matriz numpy unidimensional en una matriz numpy tridimensional. La función Array () se usa en el script para crear una matriz unidimensional de 12 elementos. La función reshape () se utiliza para convertir la matriz unidimensional creada en la matriz tridimensional. Aquí, la función reshape () se llama mediante el uso de la matriz Numpy llamada np_array.

# Importar Numpy
importar numpy como np
# Crear una matriz numpy usando la lista
np_array = np.Array ([7, 3, 9, 11, 4, 23, 71, 2, 32, 6, 16, 2])
# Imprima los valores de matriz numpy
Imprimir ("Los valores de la matriz Numpy: \ n", np_array)
# Crear una matriz tridimensional a partir de una matriz unidimensional
new_array = np_array.remodelar (2, 2, 3)
# Imprima los valores remodelados
Imprimir ("\ nthe valores de matriz 3D reestructurados son: \ n", new_array)

Producción:

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior. La primera salida muestra la matriz principal. La segunda salida muestra la matriz remodelada.

Ejemplo-3: Revestir una matriz Numpy basada en el pedido

El siguiente ejemplo muestra la función Reshape () para convertir una matriz numpy unidimensional en una matriz numpy bidimensional con diferentes tipos de órdenes. La función Arange () se usa en el script para crear una matriz unidimensional de 15 elementos. La primera función de rehape () se usa para crear una matriz bidimensional de 3 filas y 5 columnas con pedidos de estilo C. La segunda función de rehape () se usa para crear una matriz bidimensional de 3 filas y 5 columnas con orden de estilo Fortran.

# Importar Numpy
importar numpy como np
# Crear una matriz numpy de valores de rango
np_array = np.Arange (15)
# Imprima los valores de matriz numpy
Imprimir ("Los valores de la matriz Numpy: \ n", np_array)
# Reestructurar la matriz basada en el pedido de estilo C
new_array1 = np.reashape (np_array, (3, 5), orden = 'c')
# Imprima los valores remodelados
Imprimir ("\ nthe valores de matriz 2D reestructurados basados ​​en el orden de estilo C son: \ n", new_array1)
# Retirar la matriz basada en el pedido de estilo Fortran
new_array2 = np.reashape (np_array, (3, 5), orden = 'f')
# Imprima los valores remodelados
Print ("\ nthe reformado valores de matriz 2D basados ​​en orden de estilo Fortran son: \ n", new_array2)

Producción:

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior. La primera salida muestra la principal matriz de valores. La segunda salida muestra los valores de la matriz con pedidos basados ​​en la fila. La tercera salida muestra los valores de la matriz con el pedido basado en columnas.

Conclusión

Las formas de convertir la matriz de una forma a otra mediante el uso de la función de reashape () se han descrito en este tutorial. El propósito de usar la función Reshape () se borrará después de practicar los ejemplos de este tutorial, y los lectores podrán usar esta función en su script de Python.