Échange de taille de tableau avec numpy
Utilisez Numpy pour implémenter l'échange de dimensions de tableau
Numpy est une puissante bibliothèque Python pour les calculs scientifiques et le traitement des données. Il contient une multitude de fonctions et d'outils permettant d'effectuer facilement diverses opérations sur les tableaux, dont l'échange de dimensions de tableau. Cet article explique comment utiliser Numpy pour implémenter l'échange de dimensions de tableau et donne des exemples de code spécifiques.
Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque Numpy :
importer numpy en tant que np
Ensuite, nous pouvons créer un tableau multidimensionnel. Pour faciliter l'explication, nous créons d'abord un tableau tridimensionnel :
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10 , 11, 12]]])
Maintenant, nous pouvons utiliser la fonction de transposition pour échanger les dimensions du tableau. La fonction de transposition peut accepter un paramètre pour spécifier l'ordre des dimensions.
arr_transposed = np.transpose(arr, (2, 0, 1))
print(arr_transposed)
Dans l'exemple ci-dessus, nous échangeons l'ordre des dimensions du tableau d'origine arr de (0, 1, 2) à ( 2, 0, 1). Le résultat sera de déplacer la première dimension du tableau d'origine vers la fin, la deuxième dimension vers la première position et la troisième dimension vers la deuxième position.
Exécutez le code ci-dessus, le résultat est :
[[[ 1 4]
[ 7 10]]
[[ 2 5]
[ 8 11]]
[[ 3 6]
[ 9 12] ]]
Nous pouvons voir que les dimensions du tableau d'origine ont été permutées avec succès. Le premier tableau bidimensionnel devient [[1, 4], [7, 10]], le deuxième tableau bidimensionnel devient [[2, 5], [8, 11]] et le troisième tableau bidimensionnel devient [[2, 5], [8, 11]]. Le tableau dimensionnel devient [[3, 6], [9, 12]].
En plus d'utiliser la fonction de transposition, Numpy fournit également d'autres fonctions pour opérer sur les dimensions du tableau, telles que la fonction swapaxes et la fonction rollaxis. Vous pouvez choisir la fonction appropriée à utiliser en fonction de vos besoins spécifiques.
importer numpy en tant que np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] ])
Utilisez la fonction swapaxes pour échanger les dimensions du tableau
arr_swapped = np.swapaxes(arr, 0, 2)
print(arr_swapped)
Utilisez la fonction rollaxis pour échanger les dimensions du tableau
arr_rolled = np.rollaxis(arr , 2 , 0)
print(arr_rolled)
Dans le code ci-dessus, nous avons utilisé la fonction swapaxes et la fonction rollaxis pour échanger les dimensions du tableau. La fonction swapaxes accepte deux paramètres pour spécifier les dimensions à permuter, tandis que la fonction rollaxis accepte trois paramètres, qui sont le tableau sur lequel opérer, la dimension à déplacer et la position vers laquelle se déplacer.
Pour résumer, l'échange de dimensions de tableau est très simple avec Numpy. Importez simplement la bibliothèque Numpy et utilisez les fonctions qui y sont fournies. Le code ci-dessus fournit des exemples d'utilisation de la fonction transpose, de la fonction swapaxes et de la fonction rollaxis pour échanger les dimensions d'un tableau. Vous pouvez choisir la fonction appropriée à utiliser en fonction de vos besoins spécifiques.
J'espère que cet article vous sera utile et je vous souhaite une bonne programmation dans le monde de Numpy !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La méthode d'utilisation d'une boucle foreach pour supprimer les éléments en double d'un tableau PHP est la suivante : parcourez le tableau, et si l'élément existe déjà et que la position actuelle n'est pas la première occurrence, supprimez-le. Par exemple, s'il existe des enregistrements en double dans les résultats de la requête de base de données, vous pouvez utiliser cette méthode pour les supprimer et obtenir des résultats sans enregistrements en double.

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Le tri des tableaux multidimensionnels peut être divisé en tri sur une seule colonne et en tri imbriqué. Le tri sur une seule colonne peut utiliser la fonction array_multisort() pour trier par colonnes ; le tri imbriqué nécessite une fonction récursive pour parcourir le tableau et le trier. Les cas pratiques incluent le tri par nom de produit et le tri composé par volume de ventes et prix.

Les méthodes de copie approfondie de tableaux en PHP incluent : l'encodage et le décodage JSON à l'aide de json_decode et json_encode. Utilisez array_map et clone pour créer des copies complètes des clés et des valeurs. Utilisez Serialize et Unsérialize pour la sérialisation et la désérialisation.

La meilleure pratique pour effectuer une copie complète d'un tableau en PHP consiste à utiliser json_decode(json_encode($arr)) pour convertir le tableau en chaîne JSON, puis à le reconvertir en tableau. Utilisez unserialize(serialize($arr)) pour sérialiser le tableau en chaîne, puis désérialisez-le en un nouveau tableau. Utilisez RecursiveIteratorIterator pour parcourir de manière récursive des tableaux multidimensionnels.

La fonction array_group_by de PHP peut regrouper des éléments dans un tableau en fonction de clés ou de fonctions de fermeture, renvoyant un tableau associatif où la clé est le nom du groupe et la valeur est un tableau d'éléments appartenant au groupe.

La fonction array_group() de PHP peut être utilisée pour regrouper un tableau par une clé spécifiée afin de rechercher les éléments en double. Cette fonction fonctionne selon les étapes suivantes : Utilisez key_callback pour spécifier la clé de regroupement. Utilisez éventuellement value_callback pour déterminer les valeurs de regroupement. Comptez les éléments regroupés et identifiez les doublons. Par conséquent, la fonction array_group() est très utile pour rechercher et traiter des éléments en double.

L'algorithme de fusion et de déduplication de tableaux PHP fournit une solution parallèle, divisant le tableau d'origine en petits blocs pour un traitement parallèle, et le processus principal fusionne les résultats des blocs à dédupliquer. Étapes algorithmiques : divisez le tableau d'origine en petits blocs également alloués. Traitez chaque bloc pour la déduplication en parallèle. Fusionnez les résultats du bloc et dédupliquez à nouveau.
