Numpy ist eine häufig verwendete wissenschaftliche Computerbibliothek in Python, die umfangreiche mathematische Funktionen und leistungsstarke Array-Operationsfunktionen bietet. In praktischen Anwendungen müssen wir manchmal die Abmessungen eines Arrays erweitern oder anpassen. In diesem Artikel werden häufig verwendete Methoden zum Erhöhen der Dimensionen in Numpy vorgestellt und detaillierte Codebeispiele bereitgestellt.

1. Verwenden Sie die Reshape-Methode
Die Reshape-Methode in Numpy ermöglicht es uns, die Abmessungen des Arrays zu ändern, ohne die Anzahl der Elemente im Array zu ändern. Die spezifische Verwendung ist wie folgt:

import numpy as np

original array

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print("original array: ", arr)

Verwenden Sie die Reshape-Methode, um die Dimension zu erhöhen

new_arr = arr.reshape((2, 3))
print("Array nach zunehmender Dimension:")
print(new_arr)

Im obigen Code übergeben wir arr .reshape(( 2, 3)), um das ursprüngliche Array arr in ein Array mit 2 Zeilen und 3 Spalten umzuwandeln. Der Parameter der Reshape-Methode ist ein Tupel, das die Form des neuen Arrays darstellt. Das Ausgabeergebnis ist wie folgt:

Ursprüngliches Array: [1 2 3 4 5 6]
Array nach zunehmenden Dimensionen:
[[1 2 3]
[4 5 6]]

2 Verwenden Sie das Schlüsselwort newaxis
in numpy Das Schlüsselwort newaxis kann zum Hinzufügen einer neuen Dimension verwendet werden. Wenn Sie newaxis verwenden, müssen Sie auf seine Position achten. An der Position, an der newaxis eingefügt wird, wird die Dimension des Arrays um eins erhöht. Die spezifische Verwendung ist wie folgt:

numpy als np importieren

Original-Array

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("Original-Array: ", arr)

Verwenden Sie newaxis, um die Dimension zu erhöhen

new_arr = arr[:, np.newaxis]
print("Array nach zunehmender Dimension:")
print(new_arr)

Im obigen Code übergeben wir arr[:, np.newaxis] zum ursprünglichen Array Die Dimension von arr wird um eins erhöht. Das Ausgabeergebnis ist wie folgt:

Original-Array: [1 2 3 4 5]
Array mit vergrößerten Abmessungen:
[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]]

3 . Verwenden Sie die Methode expand_dims
Die Methode expand_dims in Numpy kann an der angegebenen Position eine neue Dimension hinzufügen. Die spezifische Verwendung ist wie folgt:

import numpy as np

original array

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("original array: ", arr)

Verwenden Sie expand_dims, um eine Dimension hinzuzufügen = 1) Fügen Sie der ersten Dimension des arr-Arrays eine neue Dimension hinzu. Das Ausgabeergebnis ist wie folgt:

Ursprüngliches Array: [1 2 3 4 5]
Array nach zunehmender Dimension:
[[1]

[3]

[5]]

Ausgenommen Für die oben genannten drei Methoden können Sie auch Kachel-, Verkettungs-, Stapel- und andere Methoden verwenden, um die Dimension des Arrays zu erhöhen. Es ist notwendig, die geeignete Methode entsprechend den tatsächlichen Anforderungen auszuwählen.

Es ist zu beachten, dass bei der Durchführung einer Dimensionsvergrößerungsoperation darauf geachtet werden muss, dass die Dimension der Operation mit der Form des Arrays kompatibel ist. Andernfalls kann eine Ausnahme ausgelöst werden.

Zusammenfassend stellt dieser Artikel die häufig verwendeten Methoden zum Erhöhen von Dimensionen in Numpy vor, einschließlich Reshape, Newaxis, Expand_Dims usw. Diese Methoden können die Form des Arrays flexibel an die Bedürfnisse anpassen und so verschiedene wissenschaftliche Rechen- und Datenanalyseaufgaben erleichtern. In praktischen Anwendungen wählen wir je nach Situation die geeignete Methode aus, um die Korrektheit und Effizienz des Betriebs sicherzustellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHäufig verwendete Numpy-Methoden und Vorsichtsmaßnahmen zur Vergrößerung der Dimensionen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!