So formen Sie mehrdimensionale Arrays in NumPy um: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Intuition und Implementierung der Umformung mehrdimensionaler Arrays in NumPy

In NumPy ist die Umformung mehrdimensionaler Arrays für die Datenmanipulation und -transformation unerlässlich. Hier ist ein intuitiver Ansatz mit einem detaillierten Beispiel:

Den Umformprozess verstehen

Das Umformen von Arrays umfasst zwei aufeinanderfolgende Schritte:

• Permutation der Achsen: Passen Sie die Reihenfolge der Dimensionen an, um sie an die gewünschte Ausgabe anzupassen.
• Umformungsvorgang:Ändern Sie die Form des Arrays, um sie an die beabsichtigten Abmessungen anzupassen.

Beispiel: Umformen eines 4D-Arrays in ein 2D-Array

Betrachten Sie das gegebene 4D-Array:

array([[[[ 0,  0],
         [ 0,  0]],

        [[ 5, 10],
         [15, 20]]],


       [[[ 6, 12],
         [18, 24]],

        [[ 7, 14],
         [21, 28]]]])

Um es in (4, 4), befolgen Sie die Backtracking-Methode:

1. Permutation der Achsen: Um die Ausgabeschritte anzupassen, permutieren Sie die Achsen zu (2, 0, 3, 1 ).

   reshaped_array = a.transpose((2, 0, 3, 1))

2. Umformungsvorgang: Formt das permutierte Array in die gewünschte Form um.

   reshaped_array = reshaped_array.reshape(4,4)

Ausgabe:

array([[ 0,  5,  0, 10],
       [ 6,  7, 12, 14],
       [ 0, 15,  0, 20],
       [18, 21, 24, 28]])

Zusätzliche Beispiele

Weiteres Verständnis finden Sie in diesen zusätzlichen Beispielen, die die Umformung verschiedener mehrdimensionaler Arrays veranschaulichen:

• [Python formt 3D-Array in 2D um](https://stackoverflow.com/questions/21777810/python-reshape-3d-array-into-2d)
• [Numpy-Änderung Form von (3, 512, 660, 4) bis (3,2048,660,1)](https://stackoverflow.com/questions/48036140/numpy-change-shape-from-3-512-660-4 -to-3-2048-660-1)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo formen Sie mehrdimensionale Arrays in NumPy um: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!