자세한 내용numpy.ndarray.reshape () 함수의 매개 변수 문제
1913 단어 numpy.ndarray.reshape () 함수매개 변수
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.array1 = np.ones(6)
def mainProgram(self):
print("The value of array1 is: ")
print(self.array1)
print("The array2 is: ")
array2 = self.array1.reshape(2, 3)
print(array2)
if __name__ == '__main__':
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of array1 is:
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
The array2 is:
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
"""
여기서 우리는 우리가 길이가 6인 1차원 그룹을 사이즈가 (2,3)인 2차원 그룹으로 바꾸는 것을 보았다. 이곳의 2는 2행, 대응 y축, 3은 3열, 대응 x축이다.그러나 때때로 우리는reshape에서 -1이라는 매개 변수를 사용하는데, 이 매개 변수를 사용할 때, 수조를 재구성하는 것이 매우 간단해진다.코드는 다음과 같습니다.
class Debug:
def __init__(self):
self.array1 = np.ones(6)
def mainProgram(self):
print("The value of array1 is: ")
print(self.array1)
print("The array2 is: ")
array2 = self.array1.reshape(-1, 3)
print(array2)
if __name__ == '__main__':
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of array1 is:
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
The array2 is:
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
"""
우리는 우리가 Reshape의 첫 번째 파라미터를 -1로 바꾸었을 때, 우리는 여전히 사이즈가 (2,3)인 수조를 얻었다. 사실 여기서 -1은 6/3=2이라는 뜻을 대표한다. 그 중에서 6은 플라스틱 1차원 수조의 길이이고 3은 우리가 지정한 2차원 수조의 한 방향의 차원이다.이러한 장점은 데이터의 양이 비교적 많을 때 우리가 2차원 그룹을 다시 만들 때 한 차원의 사이즈만 지정하면 다른 차원의 사이즈python이 자동으로 계산해 준다는 것이다.이 책에 대한 상세한 설명은numpy입니다.ndarray.reshape () 함수의 매개 변수 문제에 대한 글은 여기까지입니다.ndarray.reshape () 함수 매개 변수 내용은 이전의 글을 검색하거나 아래의 관련 글을 계속 훑어보십시오. 앞으로 많은 응원 부탁드립니다!
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