Numpy에서 차원 교환 기술을 효율적으로 배우는 방법

NumPy에서 차원 교환 기술을 빠르게 학습하세요

NumPy는 대규모 다차원 배열 및 행렬을 처리하기 위한 강력한 Python 라이브러리입니다. 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 NumPy는 데이터를 처리하고 조작하는 데 자주 사용됩니다. 일반적으로 사용되는 작업 중 하나는 배열이나 행렬의 차원 순서를 변경하는 차원 교환입니다. 이 글에서는 NumPy에서 차원 교환을 빠르게 배우기 위한 몇 가지 팁을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. transpose() 함수 사용
   transpose() 함수는 배열이나 행렬의 크기를 바꾸는 데 사용됩니다. 새로운 차원 순서를 나타내는 축 번호를 포함하는 튜플을 인수로 받아들입니다. 예는 다음과 같습니다.

import numpy as np

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

            [4, 5, 6]])
            

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

출력 결과:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]

이 예에서는 2차원 배열 arr을 생성하고 transpose() 함수 transposed_arr를 통해 이를 새로운 2차원 배열로 바꿉니다.

swapaxes() 함수 사용
2. swapaxes() 함수는 배열 또는 행렬의 두 축을 바꾸는 데 사용됩니다. 이 함수는 두 개의 축 번호를 매개 변수로 받아들이고 축이 바뀐 새 배열을 반환합니다.
   

import numpy as np

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

            [4, 5, 6]])

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

print(swapped_arr)

출력 결과:

[[1 4]
[2 5]
[3 6]]

이 예에서는 swapaxes() 함수를 통해 arr의 첫 번째 축과 두 번째 축을 교환하여 새로운 2차원 배열 swapped_arr을 얻었습니다. reshape() 함수

reshape() 함수는 크기 교환을 포함하여 배열의 모양을 변경하는 데 사용됩니다. 이 함수는 새 모양을 나타내는 튜플을 매개변수로 받아들이고 새 모양을 반환합니다.

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

            [4, 5, 6]])

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

print(reshape_arr )

출력 결과:

[ [1 2]
[3 4]

[5 6]]

이 예에서는 reshape() 함수를 사용하여 arr을 2차원 배열 reshape_arr의 새 모양(3, 2 )으로 변환합니다. 요약:
이 기사에서는 NumPy에서 차원 교환을 빠르게 학습할 수 있는 세 가지 기술을 소개하고 실제 응용 프로그램에서 이러한 기술을 익히면 다차원 배열을 효율적으로 처리하고 운영하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 보다 유연하게 처리하고 프로그래밍 속도를 높이세요.

위의 예는 참고용일 뿐이며 특정 응용 프로그램 시나리오 및 요구 사항에 따라 차원 교환 기술을 학습하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. NumPy.

위 내용은 Numpy에서 차원 교환 기술을 효율적으로 배우는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!