Numpy での配列の再形成、結合、分割方法に関する詳細な説明

次の記事では、Numpy での配列の再形成、結合、分割の方法について詳しく説明します。これは非常に参考になるので、皆さんのお役に立てれば幸いです。一緒に見てみましょう

1. 配列の再形成

1.1 1 次元配列を 2 次元配列に変換します

これは、データを前提として、 reshape() 関数によって実現できます。型は numpy.array です。1 次元配列 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) は、2 行 5 列の 2 次元配列に変換されます。コードは次のとおりです:

data.reshape((2,5))

パラメータとしての形状の次元の 1 つは -1 にすることができます。これは、この次元のサイズがデータ自体から推測されることを意味するため、上記のコードは同等です。 to:

data.reshape((2,-1))

1.2 2 次元配列を次元配列に変換する

多次元配列を 1 次元配列に変換する操作は、フラット化またはラベリングと呼ばれることがよくあります。は 2 つの機能から選択できます。実行コードは以下の通りです:

data.ravel() # 不会产生源数据的副本
data.flatten() # 总是返回数据的副本

この2点の違いがよくわかりません。何か言いたいことを知っている人がいたら、コメントや交換を歓迎します。

2. 配列の結合と分割

2.1 配列の結合

ここでは、最も一般的に使用されるメソッドである concatenate メソッドのみを紹介します。

arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
arr2 = np.array([[7,8,9], [10,11,12]])
data = np.concatenate([arr1, arr2], axis=0) # axis参数指明合并的轴向，0表示按行，1表示按列

2.2 配列の分割

ここではsplit関数のみ紹介します

np.split(data, [1], axis=0)#dataは分割された配列、[ 1 ] は分割する行番号または列番号、軸は列または行による分割を示します (デフォルトは 0、つまり行ごとの分割)

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