Reshape: решение проблем с физическим и душевным здоровьем
Функция reshape в языке программирования Python используется для изменения формы массива (array) без изменения его данных.
Синтаксис функции reshape выглядит следующим образом:
numpy.reshape(array, newshape, order='C')
где:
- array: массив, который необходимо изменить.
- newshape: новая форма массива, которую мы хотим получить.
- order: порядок следования элементов в массиве. По умолчанию используется порядок 'C', но доступен также порядок 'F'.
Например, мы можем создать массив размером (3, 4) и изменить его форму на (2, 6) следующим образом:
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
arr2 = np.reshape(arr1, (2, 6))
print(arr2)
Результат выполнения программы будет следующим:
[[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]]
Мы также можем использовать функцию reshape для преобразования одномерного массива в многомерный массив. Например, мы можем создать одномерный массив и изменить его форму на (2, 3):
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr2 = np.reshape(arr1, (2, 3))
print(arr2)
Результат выполнения программы будет следующим:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
Также функция reshape может быть использована для изменения формы многомерного массива. Например, мы можем изменить форму массива размером (2, 3, 4) на форму (3, 2, 4):
arr1 = np.array([
[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]],
[[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]]
])
arr2 = np.reshape(arr1, (3, 2, 4))
print(arr2)
Результат выполнения программы будет следующим:
[[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]]
[[ 9 10 11 12]
[13 14 15 16]]
[[17 18 19 20]
[21 22 23 24]]]
Таким образом, функция reshape позволяет изменять форму массива без изменения его данных и хорошо подходит для работы с многомерными массивами.