Bienvenidos a la parte 3 de Descripción general de NumPyuna guía para aquellos nuevos en esta biblioteca esencial de Python. Parte 1 introdujo las matrices NumPy y cómo crearlas. parte 2 Hemos cubierto tablas de indexación y división. La Parte 3 le mostrará cómo manipular tablas existentes remodelándolas, intercambiando sus ejes, fusionándolas y dividiéndolas. Estas tareas son útiles para tareas como rotar, ampliar y traducir imágenes y ajustar modelos de aprendizaje automático.
NumPy viene con métodos para cambiar la forma de las tablas, transponer tablas (cambiar columnas con filas) e intercambiar ejes. Ya has trabajado con el reshape()
método en esta serie.
Una cosa que debes saber con reshape()
es que, como todas las asignaciones de NumPy, crea un ver de una mesa en lugar de un Copiar. En el siguiente ejemplo, remodele el arr1d
array sólo produce una modificación temporal de la matriz:
In [1]: import numpy as npIn [2]: arr1d = np.array([1, 2, 3, 4])
In [3]: arr1d.reshape(2, 2)
Out[3]:
array([[1, 2],
[3, 4]])
In [4]: arr1d
Out[4]: array([1, 2, 3, 4])
Este comportamiento es útil cuando quieres temporalmente modificar la forma de la tabla para usarla en un…