numpy で次元交換テクニックを効率的に学ぶ方法

NumPy の次元交換テクニックをすぐに学ぶ

NumPy は、大規模な多次元配列と行列を処理するための強力な Python ライブラリです。データ サイエンスと機械学習の分野では、NumPy はデータの処理と操作によく使用されます。よく使用される操作の 1 つは、配列または行列の次元の順序を変更する次元の交換です。この記事では、NumPy での次元のスワッピングをすばやく学習するためのヒントをいくつか紹介し、具体的なコード例を示します。

1. transpose() 関数を使用する
   transpose() 関数は、配列または行列の次元を交換するために使用されます。新しい次元の順序を示す軸番号を含むタプルを引数として受け取ります。以下に例を示します。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],

            [4, 5, 6]])
            

transused_arr = np. transpose(arr)
print(transused_arr)

出力結果:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]

atこの例では、2 次元配列 arr を作成し、transpose() 関数を使用してそれを新しい 2 次元配列 transposed_arr に転置します。

2. swapaxes() 関数を使用します
   swapaxes ( ) 関数は、配列または行列の 2 つの軸を交換するために使用されます。この関数は 2 つの軸番号をパラメータとして受け取り、軸が交換された新しい配列を返します。例は次のとおりです:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],

            [4, 5, 6]])

swapped_arr = np.swapaxes(arr, 0, 1)
print(swapped_arr)

出力結果:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]

この例では、swapaxes() 関数を使用して arr を交換します。軸と 2 番目の軸が交換され、新しい 2 次元配列 swapped_arr が得られます。

3. reshape() 関数を使用します
   reshape() 関数は、配列の形状を変更するために使用されます。 , 次元の交換を含みます。新しい形状を表すタプルをパラメータとして受け取り、形状を変更した後に新しい配列を返します。例を示します:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],

            [4, 5, 6]])

reshape_arr = arr.reshape((3, 2))
print(reshape_arr)

出力結果:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]

この例では、reshape() 関数を通じて arr を新しいものに変換します。 -次元配列 reshape_arr (形状 (3, 2))。

概要:
この記事では、NumPy での次元交換をすばやく学習するための 3 つのテクニックを紹介し、具体的なコード例を示します。実際のアプリケーションでは、これらのテクニックは役立ちます。多次元配列と行列を効率的に処理および操作します。これらのテクニックを習得することで、データをより柔軟に処理し、プログラミングの速度と効率を向上させることができます。

上記の例は参考用のみであり、特定のアプリケーション シナリオや要件では、対象を絞った処理や調整が必要になる場合があることに注意してください。この記事が、NumPy での次元スワッピング手法の学習と使用に役立つことを願っています。

以上がnumpy で次元交換テクニックを効率的に学ぶ方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。