programming python

Hình dạng và định hình lại trong Python là gì?

Hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
4 dùng để định hình lại mảng có nhiều mảng mà không làm thay đổi dữ liệu trong mảng. Một thực tế rất phổ biến là định hình lại các mảng để làm cho chúng tương thích với các tính toán tiếp theo.

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về các trường hợp sử dụng có thể có của hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
5

cục mịch. định hình lại

  • cú pháp. cục mịch. định hình lại [a, hình dạng mới, thứ tự = 'C']
  • Mục đích. Cung cấp một hình dạng mới cho mảng mà không thay đổi dữ liệu
  • Thông số
    • a. _arraylike Mảng được định hình lại
    • hình mới. int hoặc bộ của ints Nên tương thích với hình dạng ban đầu. Nếu là một số nguyên, thì kết quả sẽ là một mảng 1-D có độ dài đó. Một kích thước hình dạng có thể là -1. Trong trường hợp này, giá trị được suy ra từ độ dài của mảng và các kích thước còn lại
    • trật tự. {'C', 'F', 'A'}, tùy chọn Đọc các phần tử của a bằng cách sử dụng thứ tự chỉ mục này và đặt các phần tử vào mảng được định hình lại theo thứ tự chỉ mục này. Cách sử dụng chi tiết sẽ được thảo luận thêm
  • Trả về reshape_array ndarray
# Import Packages
import numpy as np

1. Nặng nề. định hình lại chức năng

Hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
4 được sử dụng để thay đổi hình dạng của mảng numpy mà không sửa đổi dữ liệu mảng. Để sử dụng chức năng này, hãy chuyển mảng và hình dạng mới cho 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7. Đối số hình dạng phải được truyền ở dạng “tuple” hoặc “int”

Hãy hiểu điều này với các ví dụ

Định hình lại mảng 1-D thành mảng 2-D

Trong ví dụ này, bạn phải chuyển đổi mảng 1 chiều hình dạng [8,] thành mảng 2 chiều hình dạng [4,2]

Bước 1. Tạo một mảng có nhiều hình dạng [8,]

num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9

np.reshape[num_array, [4,2]]

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]

Như bạn có thể thấy hình dạng của mảng đầu vào đã được thay đổi thành [4,2]. Đây là mảng 2-D và chứa cùng dữ liệu có trong mảng 1-D đầu vào ban đầu

Định hình lại mảng 2D thành mảng 3D

Trong ví dụ này, bạn phải chuyển đổi mảng hình dạng 2 chiều [4,2] thành mảng hình dạng 3 chiều [2,2,2]

Bước 1. Tạo một mảng hình dạng có nhiều mảng [4,2]

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
1
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
11

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
5
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
6

Như bạn có thể thấy hình dạng của mảng đầu vào đã được thay đổi thành [2, 2, 2]. Đây là mảng 3-D và chứa cùng dữ liệu có trong mảng 2-D đầu vào ban đầu

2. Bạn có thể định hình lại mảng có nhiều mảng thành bất kỳ hình dạng nào không?

Hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 trả về mảng đã biến đổi với hình dạng mới được cung cấp trong hàm. Điều kiện duy nhất là số phần tử trong mảng ban đầu và số phần tử trong mảng đã chuyển đổi phải bằng nhau

Nếu bạn không biết cách tìm ra số phần tử trong một mảng, chỉ cần nhân số phần tử trên mỗi trục/chiều. Nó đơn giản có nghĩa là phép nhân của tất cả các số được đề cập trong bộ hình dạng

 

Nhận khóa học Python hoàn chỉnh miễn phí

Đối mặt với tình huống tương tự như những người khác?

Xây dựng sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn với bằng cấp được ngành công nhận trên toàn cầu. Có được tư duy, sự tự tin và các kỹ năng khiến Nhà khoa học dữ liệu trở nên có giá trị

Nhận khóa học Python hoàn chỉnh miễn phí

Xây dựng sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn với bằng cấp được ngành công nhận trên toàn cầu. Có được tư duy, sự tự tin và các kỹ năng khiến Nhà khoa học dữ liệu trở nên có giá trị

Hãy xem điều gì sẽ xảy ra nếu bạn cố định hình lại một mảng với các phần tử không bằng nhau

Bước 1. Tạo một mảng có nhiều hình dạng [5,]

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8
num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
0

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
14

num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
1

Trong trường hợp này, một ngoại lệ 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
15 được nêu ra. Vấn đề ở đây là mảng ban đầu có 5 phần tử. Nhưng hình dạng mới, được định nghĩa là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
14, mong đợi 2×5=10 phần tử. Có sự không phù hợp về số lượng phần tử và do đó, mã không thành công

Nhưng nếu bạn muốn định hình lại một chiều không xác định thì sao?

Bạn có thể sử dụng -1 cho thứ nguyên không xác định

3. ý nghĩa của -1 trong numpy là gì. định hình lại?

Hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 hỗ trợ sử dụng hiệu quả các kích thước không xác định hoặc trình giữ chỗ 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
18

Trong khi xác định hình dạng mới, bạn có thể đặt một trong các kích thước là không xác định. Numpy sẽ tự động suy ra kích thước phù hợp cho hình dạng cụ thể đó. Điều này là để đảm bảo rằng các mảng đầu vào và đầu ra có cùng số phần tử

Nó có thể hữu ích trong trường hợp không biết kích thước chính xác của mảng đầu vào nhưng một số kích thước đầu ra đã biết. Hãy xem một ví dụ trong đó kích thước mảng đầu vào không được biết nhưng bắt buộc phải có 2 hàng trong mảng đầu ra

Bước 1. Tạo một mảng numpy

num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
2____16

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
0

num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
4
num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
5

Mảng đầu vào đã cho là mảng 3 chiều có hình dạng [2,2,2]

Vậy -1 trong [2, -1] nghĩa là gì?

-1 thông báo cho numpy tự động suy ra kích thước của trục đó. Vì vậy, khi áp dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 cho hình dạng 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
0, Numpy có thể tự động suy ra kích thước cuối cùng là 4

Nhưng điều gì xảy ra nếu bạn thậm chí không đặt 1 vào thứ nguyên của mảng đầu ra và chỉ sử dụng -1 thay thế?

4. Làm phẳng các mảng

Đây là trường hợp sử dụng mở rộng của việc sử dụng các kích thước không xác định để định hình lại các mảng có nhiều mảng. Trình giữ chỗ kích thước không xác định 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
18 cho phép kích thước được suy ra tự động bằng numpy. Thủ thuật này có thể được sử dụng để làm phẳng một mảng. Nếu trình giữ chỗ 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
18 được đặt trong hàm 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7, thì hàm này sẽ trả về một mảng phẳng,

Hãy xem một ví dụ dưới đây

Bước 1. Tạo một mảng numpy 3-D

num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
6
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
6

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
18

num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
8
num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
9

Ở đây, mảng 3-D có hình dạng 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
8 được làm phẳng thành mảng 1-D

5. Làm cách nào để thay đổi thứ tự của quá trình định hình lại numpy?

Ở mức độ trừu tượng, hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 hoạt động theo cách mà nó bắt đầu bằng một quá trình hủy kiểm soát hoặc làm phẳng. Đây là nơi tất cả các phần tử của mảng đầu vào được làm phẳng thành mảng 1-D và sau đó được cuộn lại hoặc định hình lại theo hình dạng đầu vào được cung cấp. Nhưng làm thế nào để numpy quyết định phần tử kích thước nào sẽ được làm phẳng trước và thứ tự các phần tử sẽ được đưa trở lại?

Thứ tự hủy kiểm soát này có thể được kiểm soát bằng cách sử dụng tham số 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
50 trong hàm 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7. Tham số này có thể nhận 3 giá trị

  • array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    52. Chỉ số thứ tự giống như C
  • array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    53. Chỉ số đặt hàng kiểu Fortran
  • array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    54. Theo thứ tự C hoặc theo thứ tự Fortran

Hãy thảo luận về từng người trong số họ

Chỉ số thứ tự giống như C

C ở đây là viết tắt của ngôn ngữ C và thứ tự này được gọi là chỉ mục thứ tự giống như C. Theo thứ tự này, chỉ số hoặc thứ nguyên cuối cùng của mảng thay đổi nhanh nhất và chỉ số đầu tiên thay đổi chậm nhất

Nói một cách đơn giản, việc hủy kiểm soát bắt đầu với các phần tử thứ nguyên cuối cùng và sau đó tiến tới các phần tử thứ nguyên đầu tiên. Thứ tự này cũng được duy trì cho quá trình khôi phục khi mảng đầu ra đang được tạo. Nó cũng là giá trị mặc định trong hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7

Hãy xem một ví dụ dưới đây

Bước 1. Tạo một mảng numpy 2-D

Trong trường hợp này, hãy tạo một mảng đặc biệt. Các phần tử của mảng 2 chiều này sẽ tương ứng với số hàng và số cột tương ứng. Ví dụ: phần tử “R1C2” đại diện cho các phần tử ở hàng thứ 1 và cột thứ 2

array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
0
array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
1

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
57 và đặt hàng 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
52

array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
2
array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
3

Đầu ra ở trên chỉ ra rõ ràng rằng trong chiều cuối cùng của mảng 2-D đầu vào, các cột được làm phẳng trước. Các phần tử được làm phẳng theo thứ tự “R1C1”, “R1C2”, “R2C1”, v.v. Sau đó, trong quá trình định hình lại, “R1C1” được đặt ở hàng thứ nhất, cột thứ nhất, “R1C2” được đặt ở hàng thứ nhất, cột thứ 2 và “R2C1” được đặt ở hàng thứ nhất, cột thứ 3

“R2C1” được đặt theo cách sao cho hình dạng mảng đầu ra tương thích với hình dạng mảng đầu vào

Chỉ số đặt hàng kiểu Fortran

F ở đây là viết tắt của ngôn ngữ Fortran. Ở đây, chỉ mục hoặc thứ nguyên đầu tiên thay đổi nhanh nhất và chỉ mục tiếp theo thay đổi chậm nhất. Nói cách khác, quá trình hủy kiểm soát bắt đầu với chiều đầu tiên và sau đó nó tiến tới chiều cuối cùng. Thứ tự này cũng được duy trì cho quá trình khôi phục

Hãy xem một ví dụ dưới đây

Bước 1. Tạo một mảng numpy 2-D

array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
4
array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
1

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
57 và đặt hàng 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
53

array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
6
array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
7

Đầu ra ở trên mô tả rằng trong chiều đầu tiên của mảng 2-D đầu vào, các hàng được làm phẳng trước. Các phần tử được làm phẳng theo thứ tự “R1C1”, “R2C1”, “R3C1”, v.v. Sau đó, trong quá trình định hình lại, “R1C1” được đặt ở hàng thứ nhất, cột thứ nhất, “R2C1” được đặt ở hàng thứ 2, cột thứ nhất và “R3C1” được đặt ở hàng thứ nhất, cột thứ 2

“R3C1” được đặt theo cách sao cho hình dạng mảng đầu ra tương thích với hình dạng mảng đầu vào

một đơn đặt hàng

Loại lệnh này không có bất kỳ quy tắc cụ thể nào. Nó phụ thuộc vào cách mảng được lưu trữ trong bộ nhớ. Nếu mảng được lưu trữ trong bộ nhớ giống C, thì thứ tự 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
52 được sử dụng và nếu mảng được lưu trữ dưới dạng bộ nhớ giống Fortran, thì thứ tự 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
53 được sử dụng. Người dùng không biết kết quả đầu ra sẽ như thế nào và đó là lý do tại sao thứ tự này hiếm khi được sử dụng

6. Các cách thay thế để định hình lại mảng

Mặc dù, một mảng có nhiều mảng có thể được định hình lại bằng cách sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7, nhưng có một số phương pháp thay thế. Hai phương pháp như vậy là

  • Hàm đối tượng mảng Numpy
  • Sử dụng 
    array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    65 kết hợp với 
    array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
    7

Hãy khám phá những phương pháp này

Hàm đối tượng mảng Numpy để định hình lại mảng

Một đối tượng mảng có nhiều mảng hỗ trợ hầu hết tất cả các hoạt động có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các hàm rõ ràng có nhiều mảng. Mảng có nhiều mảng có thể được định hình lại bằng cách truy cập hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
67 từ đối tượng mảng có nhiều mảng. Xem ví dụ bên dưới

Bước 1. Tạo một mảng có nhiều hình dạng [8,]

array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
8
num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
9

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
67 từ đối tượng mảng có nhiều mảng với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9

np.reshape[num_array, [4,2]]
0
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]

sử dụng np. ravel[] kết hợp với np. reshape[] để định hình lại mảng

Hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
65 được sử dụng để làm phẳng các mảng có nhiều mảng. Nó trả về mảng nhiều chiều dưới dạng một mảng liền kề được làm phẳng. Chức năng này có thể được sử dụng kết hợp với chức năng 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7. Kết quả của hàm ravel có thể được chuyển vào hàm định hình lại với hình dạng mới được xác định và nó vẫn trả về kết quả chính xác

Hãy xem một ví dụ

Bước 1. Tạo một mảng có nhiều hình dạng [8,]

array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
8
num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
9

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 và 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
65 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9

np.reshape[num_array, [4,2]]
4
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]

7. Định hình lại nâng cao

Một trong những cách khác để định hình lại mảng có nhiều mảng, như đã đề cập trong phần trên, là làm phẳng mảng bằng cách sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
65. Sau đó, sử dụng đầu ra của hàm ravel làm đầu vào cho hàm 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 cùng với hình dạng mới cho mảng đầu ra cuối cùng

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
65 cũng hỗ trợ tham số 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
50 và nó hoạt động tương tự như trong hàm 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7. Do đó, người ta có thể có một thứ tự khác để làm phẳng và định hình lại. Hãy thảo luận về những trường hợp này

Trường hợp 1. Làm phẳng theo thứ tự C, định hình lại theo thứ tự F

Trong trường hợp này, mảng được làm phẳng bằng cách sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
65 cùng với tham số 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
50 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
52. Đối với hàm 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7, tham số thứ tự sẽ là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
53

Bước 1. Tạo một mảng có nhiều hình dạng [8,]

array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
8
num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
9

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 và 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
65 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9

np.reshape[num_array, [4,2]]
8
np.reshape[num_array, [4,2]]
9

Trường hợp 2. Làm phẳng theo thứ tự F, định hình lại theo thứ tự C

Trong trường hợp này, mảng được làm phẳng bằng cách sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
65 cùng với tham số 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
50 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
53. Đối với hàm 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7, tham số thứ tự sẽ là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
52

Bước 1. Tạo một mảng có nhiều hình dạng [8,]

array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
8
num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
9

Bước 2. Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
7 và 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
65 với hình dạng mới là 
array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
9

_______02____0

8. Kiểm tra kiến ​​thức của bạn

Q1. Điều gì sẽ xảy ra nếu một chỉ số âm được truyền trong bộ hình dạng?

Câu trả lời

Câu trả lời. NumPy sẽ tự động suy ra -1 là thứ nguyên bị thiếu và chọn thứ nguyên chính xác của chính nó

quý 2. Sự khác biệt giữa thứ tự 'C' và 'F' là gì?

Câu trả lời

Câu trả lời. Theo thứ tự 'C', chỉ số hoặc thứ nguyên cuối cùng của mảng thay đổi nhanh nhất và chỉ số đầu tiên thay đổi chậm nhất. Nhưng theo thứ tự 'F', chỉ số hoặc thứ nguyên đầu tiên thay đổi nhanh nhất và chỉ mục tiếp theo thay đổi chậm nhất

Q3. Liệt kê hai cách để làm phẳng một mảng có nhiều mảng

Câu trả lời

Câu trả lời

1] Sử dụng hàm 

array[[[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]]]
65

2] Sử dụng trình giữ chỗ kích thước không xác định 

num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
17 trong hàm 
num_array = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8]]
num_array
18

Bài viết được đóng góp bởi Kaustubh G

MáyHọcPlus

Machine Learning Plus được tạo thành từ một nhóm những người nhiệt tình đam mê Khoa học dữ liệu. Họ giúp các Nhà phát triển, Nhà quản lý doanh nghiệp và Nhà khoa học dữ liệu tuyệt vời trở nên giỏi hơn trong công việc của họ

Định hình lại trong Python là gì?

Hàm reshape[] 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 phần tử trong mỗi chiều. Định hình lại cho phép chúng tôi thêm hoặc xóa kích thước trong một mảng.

định hình lại là gì [

Nếu bạn có một mảng có hình dạng [2,4], sau đó định hình lại mảng đó bằng [-1, 1], thì mảng sẽ được định hình lại theo cách mà kết quả thu được . and this is only possible by having 8 rows, hence, [8,1].

Thuộc tính hình dạng trong Python là gì?

Mảng NumPy có một thuộc tính gọi là hình dạng trả về một bộ với mỗi chỉ mục có số phần tử tương ứng .

Định hình lại NumPy có nghĩa là gì?

numpy. reshape[a, newshape, order='C'][source] Tạo hình mới cho mảng mà không thay đổi dữ liệu của mảng .

Bài Viết Liên Quan

Dòng Xe BMW X6 2023
Làm cách nào để chuyển đổi thành số nguyên trong PHP?
Cách tính tổng trăn
Làm thế nào để bạn chuyển đổi số thành tiền tệ trong python?
Làm cách nào để thay đổi chân trang thành chế độ xem bình thường trong excel?
Excel mở csv mà không cần định dạng
Bằng trong JavaScript
Loại hình khiêu vũ nào sẽ ra mắt tại Thế vận hội 2024?
2 + 4 phần 7 bằng bao nhiêu
Cú pháp nào sau đây là đúng cho từ gọi thẻ chào mừng php
2023 F350 Platinum for sale
Làm cách nào để chuyển đổi số tháng thành tên tháng trong python?
Định nghĩa quá tải phương thức trong python
Excel thay thế
Cạo tất cả các kết quả tìm kiếm google python
Trình thông dịch JavaScript xác định loại dữ liệu biến như thế nào?
Python sắp xếp tệp theo cột
Lucky Charm for Snake 2023
In 10 số đầu tiên trong python
Khoảng thời gian trong python

Toplist mới

#1
Top 7 sự tích hồ gươm - ngữ văn lớp 6 2023
6 tháng trước
#2
Top 7 gdcd 6 bài 1 kết nối tri thức 2023
6 tháng trước
#3
Top 7 ý nghĩa của xây dựng gia đình văn hóa 2023
6 tháng trước
#4
Top 6 mẫu hợp đồng mượn đất làm nhà xưởng 2023
6 tháng trước
#5
Top 3 tổng tài biến thái tôi yêu anh tập 27 2023
6 tháng trước
#6
Top 6 kết thực phim mỹ nhân vô lệ 2023
6 tháng trước
#7
Top 9 trong những câu thơ sau câu nào sử dụng thành ngữ 2023
6 tháng trước
#8
Top 8 đề tài và chủ de của tác phẩm tắt đèn 2023
6 tháng trước
#9
Top 5 tiểu sử của thầy thích pháp hòa 2023
6 tháng trước

Bài mới nhất

Phương pháp nuôi cấy mô ở động vật là gì năm 2024
Hay mộng tinh là bệnh gì năm 2024
Thông báo lỗi khi không nhập thông tin tìm kiếm năm 2024
Nước ta bắt đầu khai thác dầu mỏ năm nào năm 2024
Bài tập giảm mỡ bụng cho nam nhanh nhất năm 2024
Tình cảm của tác giả trong bài thơ là gì năm 2024
Thu nhập trung bình của quản lý nhà hàng năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Toplist Là gì Bài Tập Địa Điểm Hay Mẹo Hay Học Tốt Nghĩa của từ Công Nghệ Khỏe Đẹp bao nhiêu Top List Tiếng anh Bao nhiêu Sản phẩm tốt Xây Đựng Ngôn ngữ javascript Ở đâu Đại học Hướng dẫn Bài tập Tại sao Dịch So Sánh Máy tính Món Ngon mẹo hay Bao lâu Thế nào So sánh Khoa Học Vì sao Lớp 9 Lớp 10