Cara Membentuk Semula Tatasusunan Berbilang Dimensi dalam NumPy: Panduan Langkah demi Langkah

Intuisi dan Pelaksanaan Pembentukan Semula Tatasusunan Berbilang Dimensi dalam NumPy

Dalam NumPy, membentuk semula tatasusunan berbilang dimensi adalah penting untuk manipulasi dan transformasi data. Berikut ialah pendekatan intuitif, dengan contoh terperinci:

Memahami Proses Pembentukan Semula

Membentuk semula tatasusunan melibatkan dua langkah berurutan:

• Permutasi Axes: Laraskan susunan dimensi agar sejajar dengan output yang diingini.
• Operasi Membentuk Semula: Ubah suai bentuk tatasusunan agar sepadan dengan dimensi yang dimaksudkan.

Contoh: Membentuk Semula Tatasusunan 4D kepada Tatasusunan 2D

Pertimbangkan tatasusunan 4D yang diberikan:

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

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


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

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

Untuk membentuknya semula kepada (4, 4), ikut kaedah penjejakan belakang:

1. Permutasi Kapak: Untuk memadankan langkah keluaran, permusikan paksi ke (2, 0, 3, 1 ).

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

2. Operasi Membentuk Semula: Bentuk semula tatasusunan yang diubah suai kepada bentuk yang diingini.

   reshaped_array = reshaped_array.reshape(4,4)

Output:

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

Contoh Tambahan

Untuk pemahaman lanjut, rujuk contoh tambahan ini yang menunjukkan pembentukan semula pelbagai tatasusunan multidimensi:

• [Python Reshape 3d array into 2d](https://stackoverflow.com/questions/21777810/python-reshape-3d-array-into-2d)
• [Numpy change bentuk daripada (3, 512, 660, 4) hingga (3,2048,660,1)](https://stackoverflow.com/questions/48036140/numpy-change-shape-from-3-512-660-4 -ke-3-2048-660-1)

Atas ialah kandungan terperinci Cara Membentuk Semula Tatasusunan Berbilang Dimensi dalam NumPy: Panduan Langkah demi Langkah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!