NumPy에서 다차원 배열의 형태를 변경하는 방법: 단계별 가이드

NumPy에서 다차원 배열 재구성의 직관 및 구현

NumPy에서 다차원 배열 재구성은 데이터 조작 및 변환에 필수적입니다. 다음은 자세한 예와 함께 직관적인 접근 방식입니다.

재형성 프로세스 이해

배열 재구성에는 두 가지 순차적 단계가 포함됩니다.

• 축 순열: 원하는 출력에 맞게 차원의 순서를 조정합니다.
• 재형성 작업: 의도한 차원에 맞게 배열의 모양을 수정합니다.

예: 4D 배열을 2D 배열로 재구성

주어진 4D 배열을 고려하십시오:

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

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


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

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

(4, 4) 역추적 방법을 따릅니다.

1. 축 순열: 출력 스트라이드를 일치시키려면 축을 (2, 0, 3, 1로 치환합니다. ).

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

2. 재형성 작업: 순열 배열을 원하는 모양으로 변경합니다.

   reshaped_array = reshaped_array.reshape(4,4)

출력:

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

추가 예제

더 자세히 이해하려면 다양한 다차원 배열의 재구성을 보여주는 다음 추가 예제를 참조하세요.

• [Python은 3차원 배열을 2차원으로 재구성](https://stackoverflow.com/questions/21777810/python-reshape-3d-array-into-2d)
• [Numpy 변경 (3, 512, 660, 4)에서 (3,2048,660,1)까지의 모양](https://stackoverflow.com/questions/48036140/numpy-change-shape-from-3-512-660-4 -to-3-2048-660-1)

위 내용은 NumPy에서 다차원 배열의 형태를 변경하는 방법: 단계별 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!