NumPy で多次元配列を再構成する方法: ステップバイステップガイド

NumPy での多次元配列の再形成の直観と実装

NumPy では、多次元配列の再形成はデータの操作と変換に不可欠です。詳細な例を示した直感的なアプローチを次に示します。

再形成プロセスを理解する

配列の再形成には、2 つの連続した手順が含まれます:

• 軸の置換: 目的の出力に合わせて次元の順序を調整します。
• 再形成操作: 意図した次元に一致するように配列の形状を変更します。

例: 4D 配列を 2D 配列に再形成する

指定された 4D 配列を考えてみましょう:

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

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


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

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

それを (4, 4)、バックトラッキング方法に従います:

1. 軸の並べ替え: 出力ストライドを一致させるには、軸を (2, 0, 3, 1) に並べ替えます。 ).

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

2. 再形成操作: 並べ替えられた配列を目的の形状に再形成します。

   reshaped_array = reshaped_array.reshape(4,4)

出力:

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

追加の例

さらに理解するには、さまざまな多次元配列の再形成を示す次の追加の例を参照してください。

• [Python Reshape 3d array into 2d](https://stackoverflow.com/questions/21777810/python-reshape-3d-array-into-2d)
• [Numpy Change (3, 512, 660, 4) から (3,2048,660,1) までの形状](https://stackoverflow.com/questions/48036140/numpy-change-shape-from-3-512-660-4 -to-3-2048-660-1)

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