Menunjukkan cara menambah dimensi baharu pada tatasusunan menggunakan numpy

王林
Lepaskan: 2024-01-26 08:48:06
asal
567 orang telah melayarinya

Menunjukkan cara menambah dimensi baharu pada tatasusunan menggunakan numpy

Cara menggunakan numpy untuk menambah dimensi baharu pada tatasusunan

Dalam pemprosesan data dan pembelajaran mesin, kita selalunya perlu mengubah dan memanipulasi dimensi data. Numpy ialah perpustakaan Python berkuasa yang menyediakan banyak fungsi dan kaedah untuk beroperasi pada tatasusunan berbilang dimensi. Dalam numpy, kita boleh menggunakan beberapa kaedah untuk menambah dimensi baharu pada tatasusunan untuk memenuhi keperluan pemprosesan data yang berbeza. Berikut akan memperkenalkan beberapa kaedah biasa dan memberikan contoh kod khusus.

Kaedah 1: Gunakan numpy.newaxis untuk menambah dimensi baharu

numpy.newaxis ialah objek indeks khas yang digunakan untuk meningkatkan dimensi tatasusunan. Kita boleh menggunakan objek indeks ini untuk mencipta dimensi baharu dan memasukkannya ke dalam tatasusunan pada kedudukan yang ditentukan. Operasi khusus adalah seperti berikut:

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将一维数组转换为二维数组,增加一个新的维度作为行向量
b = a[np.newaxis, :]
print(b)
# 输出结果:[[1 2 3 4 5]]

# 将一维数组转换为二维数组,增加一个新的维度作为列向量
c = a[:, np.newaxis]
print(c)
# 输出结果:
# [[1]
#  [2]
#  [3]
#  [4]
#  [5]]
Salin selepas log masuk

Kaedah 2: Gunakan numpy.expand_dims untuk menambah dimensi baharu

numpy.expand_dims ialah fungsi yang digunakan untuk menambah dimensi baharu pada kedudukan yang ditentukan dalam tatasusunan. Sama seperti numpy.newaxis, kita boleh menggunakan fungsi ini untuk menambah dimensi baharu dan memasukkannya ke dalam tatasusunan pada kedudukan yang ditentukan. Operasi khusus adalah seperti berikut:

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 在数组的第一维(行)增加一个新的维度
b = np.expand_dims(a, axis=0)
print(b)
# 输出结果:
# [[[1 2]
#   [3 4]]]

# 在数组的第二维(列)增加一个新的维度
c = np.expand_dims(a, axis=1)
print(c)
# 输出结果:
# [[[1 2]]
# 
#  [[3 4]]]

# 在数组的第三维(深度)增加一个新的维度
d = np.expand_dims(a, axis=2)
print(d)
# 输出结果:
# [[[1]
#   [2]]
# 
#  [[3]
#   [4]]]
Salin selepas log masuk

Kaedah 3: Gunakan numpy.reshape untuk menukar bentuk array

numpy.reshape ialah fungsi yang digunakan untuk menukar bentuk array. Kita boleh menggunakan fungsi ini untuk melaraskan dimensi tatasusunan dan mengubahnya menjadi bentuk yang kita mahu. Operasi khusus adalah seperti berikut:

import numpy as np

# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将一维数组变换为二维数组,形状为5行1列
b = np.reshape(a, (5, 1))
print(b)
# 输出结果:
# [[1]
#  [2]
#  [3]
#  [4]
#  [5]]

# 将一维数组变换为三维数组,形状为1行5列1深度
c = np.reshape(a, (1, 5, 1))
print(c)
# 输出结果:
# [[[1]
#   [2]
#   [3]
#   [4]
#   [5]]]
Salin selepas log masuk

Dengan menggunakan kaedah di atas, kita boleh menambah dimensi baharu pada tatasusunan untuk mengendalikan data dimensi berbeza secara fleksibel. Ini sering digunakan dalam pemprosesan data dan pembelajaran mesin, dan boleh meningkatkan fleksibiliti dan kecekapan kod. Saya harap contoh kod di atas dapat membantu anda lebih memahami dan menggunakan perpustakaan numpy.

Atas ialah kandungan terperinci Menunjukkan cara menambah dimensi baharu pada tatasusunan menggunakan numpy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!