配列の形状numpy.ndarray.reshape()を変更numpyするために使用されることはわかっていますが、そのパラメーターにはいくつかの特別な用途があります。ここでさらに説明します。コードは次のように表示されます。
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.array1 = np.ones(6)
def mainProgram(self):
print("The value of array1 is: ")
print(self.array1)
print("The array2 is: ")
array2 = self.array1.reshape(2, 3)
print(array2)
if __name__ == '__main__':
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of array1 is:
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
The array2 is:
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
"""
ここで6、長さの1次元配列をサイズの2次元配列に変換したことがわかります。ここ(2, 3)で、2代表的な2行はy軸に対応し、3代表的な3列はx軸に対応します。
ただし、-1このパラメーターを形状変更に使用する場合があります。このパラメーターを使用すると、配列の形状変更が非常に簡単になります。コードは次のように表示されます。
class Debug:
def __init__(self):
self.array1 = np.ones(6)
def mainProgram(self):
print("The value of array1 is: ")
print(self.array1)
print("The array2 is: ")
array2 = self.array1.reshape(-1, 3)
print(array2)
if __name__ == '__main__':
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of array1 is:
[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
The array2 is:
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
"""
reshape最初のパラメータをに変更し-1ても(2, 3)、サイズの配列が得られることがわかります。実際、ここでは、-1代表的な手段は6 / 3 =2、6成形される1次元配列の長さであり、3指定されています。一方向の2次元配列の寸法。これの利点は、データ量が比較的多い場合、2次元配列を再形成するときに1つの次元のサイズを指定するだけでよく、他の次元のサイズpythonが自動的に計算されることです。
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