Курс Python → Манипуляция формой массива в Numpy

Библиотека Numpy предоставляет много возможностей для удобной работы с массивами. Одной из таких возможностей является манипуляция формой массива. Для начала, мы можем посмотреть текущую форму массива с помощью атрибута shape. Это позволяет нам понять, какие размерности имеет наш массив.

Однако, иногда нам может потребоваться изменить форму массива. Для этого можно воспользоваться методом reshape(). Этот метод позволяет нам преобразовать массив к другой форме, заданной нами. Например, мы можем преобразовать массив к одномерному с помощью метода reshape(-1).

Еще один полезный метод для манипуляции формой массива — transpose(). Этот метод позволяет нам транспонировать массив, то есть поменять местами строки и столбцы. Это может быть полезно, например, при работе с матрицами.


import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)  # Выводит (2, 3)

arr_reshaped = arr.reshape(3, 2)
print(arr_reshaped.shape)  # Выводит (3, 2)

arr_transposed = arr.transpose()
print(arr_transposed)

Приведенный выше пример демонстрирует использование методов reshape() и transpose() для изменения формы массива. Эти методы позволяют нам гибко управлять формой массива в библиотеке Numpy, что делает работу с данными еще более удобной и эффективной.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с CSV файлами в Python
  2. Оператор match в Python
  3. Многопроцессорное программирование в Python
  4. Сравнение def и lambda в Python
  5. Конструктор в Python
  6. Защита данных в Python
  7. Преобразование строки в число
  8. Методы в Python
  9. Получение срезов итераторов
  10. Руководство по использованию Colorama
  11. Обмен переменными в Jupyter
  12. Профилирование кода
  13. Метод join для наборов
  14. Функции all и any в Python
  15. Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
  16. Асинхронное программирование с asyncio
  17. Итераторы в Python
  18. Замена текста с re.sub()
  19. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  20. Python Translator: создание локальных переводчиков
  21. Преобразование чисел в слова
  22. Атрибуты класса и экземпляра в Python
  23. Python Поверхностное Копирование
  24. Установка и использование модуля «howdoi»
  25. Проектирование Singleton с метаклассом
  26. Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
  27. Копирование списков в Python
  28. Объединение списков в Python
  29. Поиск кода
  30. Объединение множеств в Python
  31. Установка пакета в Python
  32. Применение функции к списку
  33. Просмотр файла в Jupyter Noteboo
  34. Генераторы в Python
  35. Операторы увеличения и уменьшения переменной
  36. Функции в Python: создание и вызов
  37. Метод сравнения объектов в Python
  38. Работа с итераторами в Python
  39. Списковое включение в Python
  40. Роль object и type в Python
  41. Раздувающийся словарь в Python
  42. F-строки в Python
  43. Создание виртуальной среды
  44. Работа с GitHub в Telegram

Marketello читают маркетологи из крутых компаний