Science des données

Comment utiliser la fonction Python NumPy reshape()

Comment utiliser la fonction Python NumPy reshape()

La bibliothèque NumPy a de nombreuses fonctions pour travailler avec le tableau multidimensionnel. La fonction reshape () est l'une d'entre elles qui est utilisée pour changer la forme de n'importe quel tableau existant sans changer les données. La forme définit le nombre total d'éléments dans chaque dimension.  La dimension du tableau peut être ajoutée ou supprimée, et le nombre d'éléments dans chaque dimension peut être modifié en utilisant la fonction remodeler (). Le tableau unidimensionnel peut être converti en un tableau multidimensionnel, mais le tableau multidimensionnel ne peut pas être converti en un tableau unidimensionnel par cette fonction. Comment la fonction remodeler () fonctionne et ses utilisations sont expliquées dans ce tutoriel.

Syntaxe

La syntaxe de la fonction reshape() est donnée ci-dessous.

np_array numpy.remodeler (np_array, new_shape, order='C') 

Cette fonction peut prendre trois arguments. Les premier et deuxième arguments sont obligatoires et le troisième argument est facultatif. Un tableau NumPy est la valeur du premier argument (np_array) qui sera remodelé. La forme du tableau est définie comme deuxième argument (nouvelle forme) valeur qui peut être un entier ou un tuple d'entiers. L'ordre du tableau est défini par le troisième argument (ordre) valeur utilisée pour définir la position de l'élément du tableau remodelé. La valeur du troisième argument peut être 'C' ou alors 'F' ou alors 'UNE.'La valeur de la commande'C' est utilisé pour le classement d'index de style C où le dernier index d'axe change plus rapidement et le premier index d'axe change plus lentement. La valeur de la commande 'F' est utilisé pour le classement d'index de style Fortran où le premier index d'axe change plus rapidement et le dernier index d'axe change plus lentement. Tous les deux 'C' et 'F' les commandes n'utilisent pas de mémoire. La valeur de la commande, 'UNE'fonctionne comme'F,' mais il utilise de la mémoire.

Utilisation de la fonction reshape() :

Vous devez installer la librairie NumPy avant de pratiquer les exemples de ce tutoriel. Différentes utilisations de la fonction reshape() ont été montrées dans la partie de ce tutoriel.

Exemple 1 : convertir un tableau à une dimension en un tableau à deux dimensions

L'exemple suivant montre la fonction reshape() pour convertir un tableau NumPy à une dimension en un tableau NumPy à deux dimensions. La fonction arange() est utilisée dans le script pour créer un tableau unidimensionnel de 10 éléments. La première fonction reshape() est utilisée pour convertir le tableau à une dimension en un tableau à deux dimensions de 2 lignes et 5 colonnes. Ici, la fonction reshape() est appelée en utilisant le nom du module, np. La deuxième fonction reshape() est utilisée pour convertir le tableau à une dimension en un tableau à deux dimensions de 5 lignes et 2 colonnes. Ici, la fonction reshape() est appelée en utilisant le tableau NumPy nommé np_array.

# Importer NumPy
importer numpy en tant que np
# Créer un tableau NumPy de valeurs de plage
np_tableau = np.ranger(10)
# Imprime les valeurs du tableau NumPy
print("Les valeurs du tableau NumPy : \n", np_array)
# Remodeler le tableau avec 2 lignes et 5 colonnes
nouveau_tableau = np.remodeler (np_array, (2, 5))
# Imprimer les valeurs remodelées
print("\nLe tableau reformaté avec 2 lignes et 5 colonnes : \n", new_array)
# Remodeler le tableau avec 5 lignes et 2 colonnes
new_array = np_array.remodeler (5, 2)
# Imprimer les valeurs remodelées
print("\nLe tableau reformaté avec 5 lignes et 2 colonnes : \n", new_array)

Production:

La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script ci-dessus. La première sortie montre le tableau principal. Les deuxième et troisième sorties montrent le tableau remodelé.

Exemple 2 : convertir un tableau à une dimension en un tableau à trois dimensions

L'exemple suivant montre la fonction reshape() pour convertir un tableau NumPy à une dimension en un tableau NumPy à trois dimensions. La fonction array() est utilisée dans le script pour créer un tableau unidimensionnel de 12 éléments. La fonction reshape() est utilisée pour convertir le tableau unidimensionnel créé en tableau tridimensionnel. Ici, la fonction reshape() est appelée en utilisant le tableau NumPy nommé np_array.

# Importer NumPy
importer numpy en tant que np
# Créer un tableau NumPy en utilisant la liste
np_tableau = np.tableau([7, 3, 9, 11, 4, 23, 71, 2, 32, 6, 16, 2])
# Imprime les valeurs du tableau NumPy
print("Les valeurs du tableau NumPy : \n", np_array)
# Créer un tableau à trois dimensions à partir d'un tableau à une dimension
new_array = np_array.remodeler (2, 2, 3)
# Imprimer les valeurs remodelées
print("\nLes valeurs du tableau 3D remodelé sont : \n", new_array)

Production:

La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script ci-dessus. La première sortie montre le tableau principal. La deuxième sortie montre le tableau remodelé.

Exemple-3 : Remodeler le tableau NumPy en fonction de l'ordre

L'exemple suivant montre la fonction reshape() pour convertir un tableau NumPy à une dimension en un tableau NumPy à deux dimensions avec différents types de commandes. La fonction arange() est utilisée dans le script pour créer un tableau unidimensionnel de 15 éléments. La première fonction reshape() est utilisée pour créer un tableau bidimensionnel de 3 lignes et 5 colonnes avec un ordre de style C. La deuxième fonction reshape() est utilisée pour créer un tableau bidimensionnel de 3 lignes et 5 colonnes avec un ordre de style Fortran.

# Importer NumPy
importer numpy en tant que np
# Créer un tableau NumPy de valeurs de plage
np_tableau = np.ranger(15)
# Imprime les valeurs du tableau NumPy
print("Les valeurs du tableau NumPy : \n", np_array)
# Remodeler le tableau en fonction de l'ordre de style C
nouveau_tableau1 = np.remodeler(np_array, (3, 5), order='C')
# Imprimer les valeurs remodelées
print("\nLes valeurs de tableau 2D remodelées basées sur l'ordre de style C sont : \n", new_array1)
# Remodeler le tableau en fonction de l'ordre de style Fortran
nouveau_tableau2 = np.remodeler(np_array, (3, 5), order='F')
# Imprimer les valeurs remodelées
print("\nLes valeurs de tableau 2D remodelées basées sur un ordre de style Fortran sont : \n", new_array2)

Production:

La sortie suivante apparaîtra après l'exécution du script ci-dessus. La première sortie montre le tableau principal de valeurs. La deuxième sortie affiche les valeurs du tableau avec un ordre basé sur les lignes. La troisième sortie affiche les valeurs du tableau avec un ordre basé sur les colonnes.

Conclusion

Les manières de convertir le tableau d'une forme à une autre en utilisant la fonction reshape() ont été décrites dans ce tutoriel. Le but de l'utilisation de la fonction reshape() sera effacé après avoir pratiqué les exemples de ce tutoriel, et les lecteurs pourront utiliser cette fonction dans leur script python.

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