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Verwenden Sie die swapaxes-Funktion, um Array-Abmessungen auszutauschen , 2 , 0)
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Austausch von Array-Dimensionen mit Numpy sehr einfach ist. Importieren Sie einfach die Numpy-Bibliothek und nutzen Sie die darin bereitgestellten Funktionen. Der obige Code enthält Beispiele für die Verwendung der Transpose-Funktion, der Swapaxes-Funktion und der Rollaxis-Funktion zum Austauschen von Array-Dimensionen. Sie können die entsprechende Funktion entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen auswählen.
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Array-Größenaustausch mit Numpy

Jan 26, 2024 am 10:55 AM
数组 numpy Dimensionstausch

Array-Größenaustausch mit Numpy

Verwenden Sie Numpy, um den Austausch von Array-Dimensionen zu implementieren

Numpy ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für wissenschaftliche Berechnungen und Datenverarbeitung. Es enthält eine Fülle von Funktionen und Werkzeugen, mit denen sich problemlos verschiedene Operationen an Arrays durchführen lassen, darunter auch der Austausch von Array-Dimensionen. In diesem Artikel wird die Verwendung von Numpy zum Implementieren des Austauschs von Array-Dimensionen vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben.

Zuerst müssen wir die Numpy-Bibliothek importieren:

numpy als np importieren

Als nächstes können wir ein mehrdimensionales Array erstellen. Zur Vereinfachung der Erklärung erstellen wir zunächst ein dreidimensionales Array:

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

Jetzt können wir die Transpose-Funktion verwenden, um Array-Dimensionen auszutauschen. Die Transpositionsfunktion kann einen Parameter akzeptieren, um die Reihenfolge der Dimensionen anzugeben.

arr_transposed = np.transpose(arr, (2, 0, 1))
print(arr_transposed)

Im obigen Beispiel tauschen wir die Dimensionsreihenfolge des ursprünglichen Arrays arr von (0, 1, 2) nach ( 2, 0, 1). Das Ergebnis ist, dass die erste Dimension des ursprünglichen Arrays an das Ende, die zweite Dimension an die erste Position und die dritte Dimension an die zweite Position verschoben wird.

Führen Sie den obigen Code aus. Die Ausgabe lautet:

[[[ 1 4]
[ 7 10]]

[[ 2 5]
[ 8 11]]

[[ 3 6]
[ 9 12] ]]

Wir können sehen, dass die Abmessungen des ursprünglichen Arrays erfolgreich ausgetauscht wurden. Das erste zweidimensionale Array wird zu [[1, 4], [7, 10]], das zweite zweidimensionale Array wird zu [[2, 5], [8, 11]] und das dritte zweidimensionale Array wird [[2, 5], [8, 11]]. Das dimensionale Array wird zu [[3, 6], [9, 12]].

Zusätzlich zur Verwendung der Transpose-Funktion bietet Numpy auch einige andere Funktionen zum Bearbeiten von Array-Dimensionen, wie z. B. die Swapaxes-Funktion und die Rollaxis-Funktion. Sie können die entsprechende Funktion entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen auswählen.

numpy als np importieren

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] ])

Verwenden Sie die swapaxes-Funktion, um Array-Abmessungen auszutauschen , 2 , 0)

print(arr_rolled)


Im obigen Code haben wir die Funktion swapaxes und die Funktion rollaxis verwendet, um die Array-Dimensionen auszutauschen. Die swapaxes-Funktion akzeptiert zwei Parameter, um die auszutauschenden Dimensionen anzugeben, während die rollaxis-Funktion drei Parameter akzeptiert: das Array, auf das zugegriffen werden soll, die zu verschiebende Dimension und die Position, zu der verschoben werden soll.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Austausch von Array-Dimensionen mit Numpy sehr einfach ist. Importieren Sie einfach die Numpy-Bibliothek und nutzen Sie die darin bereitgestellten Funktionen. Der obige Code enthält Beispiele für die Verwendung der Transpose-Funktion, der Swapaxes-Funktion und der Rollaxis-Funktion zum Austauschen von Array-Dimensionen. Sie können die entsprechende Funktion entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen auswählen.

Ich hoffe, dieser Artikel ist hilfreich für Sie und wünsche Ihnen viel Spaß beim Programmieren in der Welt von Numpy!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonArray-Größenaustausch mit Numpy. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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