Python - numpy.reshape

numpy.reshape () cung cấp một hình dạng mới cho một mảng mà không thay đổi dữ liệu của nó. Cú pháp của nó như sau -

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

Tham số

numpy.reshape () có thể chấp nhận các tham số sau -

• arr - Mảng đầu vào.

• hình dạng - điểm cuối của trình tự

• newshape - Nếu là số nguyên, thì kết quả sẽ là mảng 1-D có độ dài đó và một chiều có thể là -1.

• đặt hàng - Nó xác định thứ tự mà các phần tử mảng đầu vào sẽ được đọc.

  • Nếu thứ tự là ‘C’, thì nó đọc và ghi các phần tử đang sử dụng thứ tự chỉ mục giống C trong đó chỉ mục cuối cùng thay đổi nhanh nhất và chỉ số trục đầu tiên thay đổi chậm.

  • ‘F’ có nghĩa là đọc và ghi các phần tử bằng cách sử dụng trình tự lập chỉ mục giống Fortran trong đó trục chỉ mục cuối cùng thay đổi chậm và trục chỉ mục đầu tiên thay đổi nhanh.

  • ‘A’ có nghĩa là đọc / ghi các phần tử theo thứ tự chỉ mục giống như Fortran, khi mảng nằm liền nhau trong bộ nhớ.

Ví dụ 1

Chúng ta hãy xem xét ví dụ sau -

# Import numpy
import numpy as np

# input array
x = np.array([[3,5,6], [7,8,9]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, (3, -3))
print("Reshaped Array: \n", y)

Đầu ra

Nó sẽ tạo ra kết quả sau -

Array Input :
 [[3 5 6]
 [7 8 9]]
Reshaped Array:
 [[3 5]
 [6 7]
 [8 9]]

Ví dụ 2

Hãy để chúng tôi lấy một ví dụ khác -

# Import numpy
import numpy as np

# Create an input array
x = np.array([[1,3,4], [4,6,7]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, 6, order='C')
print("Reshaped Array: \n", y)

Đầu ra

Nó sẽ tạo ra kết quả sau -

Array Input :
 [[1 3 4]
 [4 6 7]]
Reshaped Array:
 [1 3 4 4 6 7]