Hướng dẫn reshape 3d array to 2d python - định hình lại mảng 3d thành 2d python
|
Bạn cần sử dụng numpy.reshape(a, newshape, order='C')0 sẽ được chuyển đổi thành numpy.reshape(a, newshape, order='C')1, vì vậy hãy gửi trục cuối cùng ra phía trước và thay đổi đúng thứ tự của các trục còn lại numpy.reshape(a, newshape, order='C')2. Cuối cùng, định hình lại để có các hàng numpy.reshape(a, newshape, order='C')3. Do đó, việc thực hiện sẽ là - Show
Chạy mẫu - Numpy là một trong những thư viện hiệu quả trong Python. Mô -đun này rất hữu ích để thực hiện các màn trình diễn khác nhau trong một mảng. Chúng ta có thể sử dụng một mô -đun numpy để đi qua một mảng, lặp lại một mảng, v.v ... Bây giờ chúng ta sẽ học cách định hình lại một mảng bằng mô -đun numpy trong Python. Để định hình lại mảng numpy, chúng ta có một chức năng tích hợp trong Python gọi là numpy.reshape. Chúng ta có thể định hình lại một mảng một chiều đến hai chiều, 2D đến 3D, 3D đến 2D, v.v. Ở đây chúng ta chỉ tập trung vào mảng 3D đến 2D.reshape a one-dimensional to a two-dimensional array, 2d to 3d, 3d to 2d, etc. Here we are only focusing on numpy reshape 3d to 2d array. Thay đổi hình dạng của mảng mà không thay đổi dữ liệu được gọi là định hình lại. Chúng ta có thể thêm hoặc loại bỏ các kích thước trong định hình lại. numpy.reshape () là một hàm sẵn có trong Python để định hình lại mảng. Chúng ta có thể định hình lại vào bất kỳ hình dạng nào bằng cách sử dụng chức năng định hình lại. Hàm này cho một hình dạng mới cho mảng.
Cú pháp cho Numpy.Reshape ()numpy.reshape(a, newshape, order='C') Thông số
Trả lạiVí dụ Ví dụVí dụ cho mảng 3D Ví dụ cho mảng 3D[[[ 5 4] [ 6 9]] [[ 1 0] [ 9 5]] [[ 4 9] [13 19]] [[ 8 10] [ 1 5]]] Shape: (4, 2, 2) Ví dụ cho mảng 2D[[ 5 4 6 9] [ 1 0 9 5] [ 4 9 13 19] [ 8 10 1 5]] Shape: (4, 4) Việc thực hiện định hình lại Numpy 3D đến 2Dví dụ 1 ví dụ 1import numpy as np
array=np.array( [[[ 5, 4],
[ 6, 9]],
[[ 1, 0],
[ 9, 5]],
[[ 4, 9],
[13, 19]],
[[ 8, 10],
[ 1, 5]]])
reshaped_array=np.reshape(array,(4,4))
print("Original array:\n", array)
print("Reshaped array:\n", reshaped_array)
Ví dụ 2 Ví dụ 3 Original array: [[[ 5 4] [ 6 9]] [[ 1 0] [ 9 5]] [[ 4 9] [13 19]] [[ 8 10] [ 1 5]]] Reshaped array: [[ 5 4 6 9] [ 1 0 9 5] [ 4 9 13 19] [ 8 10 1 5]] Ví dụ 2import numpy as np
array=np.array( [[[ 5, 4],
[ 6, 9]],
[[ 1, 0],
[ 9, 5]],
[[ 4, 9],
[13, 19]],
[[ 8, 10],
[ 1, 5]]])
reshaped_array= array.reshape(array.shape[0], (array.shape[1]*array.shape[2]))
print("Original array:\n", array)
print("Reshaped array:\n", reshaped_array)
Ví dụ 3 Ví dụ 3 Original array: [[[ 5 4] [ 6 9]] [[ 1 0] [ 9 5]] [[ 4 9] [13 19]] [[ 8 10] [ 1 5]]] Reshaped array: [[ 5 4 6 9] [ 1 0 9 5] [ 4 9 13 19] [ 8 10 1 5]] Ví dụ 3import numpy as np
array=np.array( [[[ 5, 4],
[ 6, 9]],
[[ 1, 0],
[ 9, 5]],
[[ 4, 9],
[13, 19]],
[[ 8, 10],
[ 1, 5]]])
reshaped_array=array.reshape(2*2,2*2)
print("Original array:\n", array)
print("Reshaped array:\n", reshaped_array)
Ví dụ 4: định hình lại một mảng bằng cách sử dụng đơn đặt hàng Ví dụ 3 Ví dụ 4: định hình lại một mảng bằng cách sử dụng đơn đặt hàngVí dụ 3 Ví dụ 5: Định hình lại một mảng bằng cách sử dụng đơn hàngVí dụ 3 Original array: [[[ 5 4] [ 6 9]] [[ 1 0] [ 9 5]] [[ 4 9] [13 19]] [[ 8 10] [ 1 5]]] Reshaped array: [[ 5 4 6 9] [ 1 0 9 5] [ 4 9 13 19] [ 8 10 1 5]] Một số lỗi chúng tôi sẽ gặp phải khi định hình lại một mảngPhần thưởng: Cách tính hình dạng của một mảng Câu hỏi thường gặp liên quan đến Numpy Reshape 3D đến 2D Kết luận: Numpy định hình lại 3D đến 2D Phần thưởng: Cách tính hình dạng của một mảngVí dụ 3 Ví dụ 4: định hình lại một mảng bằng cách sử dụng đơn đặt hàng Ví dụ 5: Định hình lại một mảng bằng cách sử dụng đơn hàng Một số lỗi chúng tôi sẽ gặp phải khi định hình lại một mảng Phần thưởng: Cách tính hình dạng của một mảng Kết luận: Numpy định hình lại 3D đến 2DXu hướng các bài báo numpy Làm thế nào để bạn định hình lại một mảng từ 3D đến 2D trong Python?Hàm định hình lại () để chuyển đổi mảng 3D với kích thước (4, 2, 2) thành mảng 2D với kích thước (4, 4) trong Python. Trong mã trên, trước tiên chúng tôi khởi tạo mảng 3D sử dụng hàm numpy.array () và sau đó chuyển đổi nó thành mảng 2D newarr với hàm numpy.reshape ().initialize a 3D array arr using numpy. array() function and then convert it into a 2D array newarr with numpy. reshape() function.
Làm thế nào để bạn định hình lại một mảng thành một mảng 2D trong Python?Sử dụng Numpy.Đổi lại () để trả về chế độ xem của mảng gốc.Bây giờ, giả sử bạn muốn tạo một bản sao 2 chiều của mảng numpy 1 chiều sau đó sử dụng hàm Copy () cùng với hàm định hình lại ().use the copy() function along with the reshape() function.
Làm thế nào để bạn định hình lại một mảng numpy 3D?Để định hình lại một mảng numpy, chúng tôi sử dụng phương pháp định hình lại với mảng đã cho ... Cú pháp: Array.Reshape (hình dạng). Đối số: Nó lấy Tuple như một đối số, Tuple là hình dạng mới được hình thành .. Trả lại: nó trả về numpy.ndarray .. Bạn có thể định hình lại một mảng trong Python không?Hàm định hình lại () cho phép chúng ta định hình lại một mảng trong Python.Định hình lại về cơ bản có nghĩa là, thay đổi hình dạng của một mảng.Và hình dạng của một mảng được xác định bởi số lượng phần tử trong mỗi chiều.Định hình lại cho phép chúng tôi thêm hoặc loại bỏ kích thước trong một mảng.. Reshaping basically means, changing the shape of an array. And the shape of an array is determined by the number of elements in each dimension. Reshaping allows us to add or remove dimensions in an array. |
