numpy에서 배열의 크기를 늘리는 방법: 세부 단계

numpy의 차원 증가 작업에 대한 자세한 단계 및 코드 예제

소개:
데이터 분석 및 과학 컴퓨팅에서 numpy는 효율적인 다차원 배열 작업 기능을 제공하는 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다. 실제 응용에서는 특정 요구 사항을 충족하기 위해 배열의 크기를 늘려야 하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 numpy에서 차원을 추가하는 자세한 단계를 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 모양 변경 기능 사용
   numpy의 모양 변경 기능은 차원 증가를 포함하여 배열의 모양을 변경하는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 reshape 함수를 사용하여 차원을 늘리는 샘플 코드입니다.

import numpy as np

# 定义一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用reshape函数增加维度
arr2 = arr1.reshape((2, 3, 1))

print(arr2.shape)
# 输出：(2, 3, 1)

print(arr2)
# 输出：
# [[[1]
#   [2]
#   [3]]

#  [[4]
#   [5]
#   [6]]]

샘플 코드에서는 2차원 배열 arr1을 먼저 정의한 후 reshape 함수를 사용하여 그 모양을 (2, 3, 1), 즉 추가 차원입니다. 마지막으로 수정된 배열의 모양과 내용이 출력됩니다.

2. expand_dims 함수 사용
   numpy의 Expand_dims 함수는 지정된 위치에 치수를 추가하는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 Expand_dims 함수를 사용하여 차원을 추가하는 샘플 코드입니다.

import numpy as np

# 定义一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用expand_dims函数增加维度
arr2 = np.expand_dims(arr1, axis=2)

print(arr2.shape)
# 输出：(2, 3, 1)

print(arr2)
# 输出：
# [[[1]
#   [2]
#   [3]]

#  [[4]
#   [5]
#   [6]]]

샘플 코드에서는 2차원 배열 arr1을 먼저 정의한 다음 Expand_dims 함수를 사용하여 축=2에 차원을 추가합니다. 마지막으로 수정된 배열의 모양과 내용이 출력됩니다.

3. newaxis 키워드 사용
   numpy의 newaxis 키워드는 차원을 늘리는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 newaxis 키워드를 사용하여 차원을 늘리는 샘플 코드입니다.

import numpy as np

# 定义一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用newaxis关键字增加维度
arr2 = arr1[..., np.newaxis]

print(arr2.shape)
# 输出：(2, 3, 1)

print(arr2)
# 输出：
# [[[1]
#   [2]
#   [3]]

#  [[4]
#   [5]
#   [6]]]

샘플 코드에서는 2차원 배열 arr1을 먼저 정의한 후 newaxis 키워드를 사용하여 그 모양을 (2, 3, 1), 즉 차원을 증가시킵니다. 마지막으로 수정된 배열의 모양과 내용이 출력됩니다.

요약하자면, 이 글에서는 numpy에서 차원 증가 작업을 수행하는 세 가지 방법과 해당 코드 예제를 소개합니다. 독자는 자신의 데이터 처리 요구 사항을 충족하기 위해 실제 요구 사항에 따라 차원을 추가하는 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. Numpy의 강력한 기능과 간결한 코딩 스타일은 Numpy를 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅에 없어서는 안 될 도구로 만듭니다.

위 내용은 numpy에서 배열의 크기를 늘리는 방법: 세부 단계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!