python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
print(arr.shape)
print(arr.ndim)
print('###############')
arr2 = np.array([1, 2, 3, 4 ,5 ,6])
print(arr2)
print(arr2.shape)
print(arr.ndim)
print('###############')
arr3 = arr2.reshape(3, 2)
print(arr3)
print(arr3.shape)
print(arr3.ndim)
print('###############')
arr3 = arr2.reshape(3, -1)
print(arr3)
print(arr3.shape)
print(arr3.ndim)
Résultat d'exécution
[[1 2 3]
[4 5 6]]
(2, 3)
2
###############
[1 2 3 4 5 6]
(6,)
2
###############
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
(3, 2)
2
###############
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
(3, 2)
2
Vous pouvez obtenir la forme sous la forme de (ligne, colonne) avec shpe. Vous pouvez utiliser ndim pour obtenir le nombre de dimensions dans un tableau multidimensionnel.
Utilisez la méthode reshape () pour modifier la forme. Spécifiez la forme sous la forme (ligne, colonne) dans l'argument de reshape ().
Le tableau après avoir changé la forme avec remodelage et le tableau d'origine doivent avoir le même nombre d'éléments. Dans l'exemple ci-dessus, le nombre d'éléments dans le tableau arr2 est de 6. Il peut être remodelé avec arr.reshape ((2, 3)). (Parce que 2 x 3 = 6) Si le nombre d'éléments est différent, ValueError se produira.
En passant 3 et -1 comme argument de reshape, un tableau 3x2 est automatiquement généré.
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