numpy で配列の次元を増やす方法: 詳細な手順

numpy でディメンションを追加するための詳細な手順とコード例

はじめに:
データ分析と科学計算において、numpy は広く使用されている Python ライブラリです。効率的な多次元配列演算関数。実際のアプリケーションでは、特定のニーズを満たすために配列の次元を増やすことが必要になることがよくあります。この記事では、numpy でディメンションを追加する詳細な手順を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. reshape 関数の使用
   numpy の reshape 関数を使用すると、次元の増加など、配列の形状を変更できます。以下は、reshape 関数を使用して次元を増やすサンプル コードです。

import numpy as np

# 定义一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用reshape函数增加维度
arr2 = arr1.reshape((2, 3, 1))

print(arr2.shape)
# 输出：(2, 3, 1)

print(arr2)
# 输出：
# [[[1]
#   [2]
#   [3]]

#  [[4]
#   [5]
#   [6]]]

サンプル コードでは、最初に 2 次元配列 arr1 を定義し、次に reshape 関数を使用して変更します。その形状は (2, 3, 1 ) に変更され、次元が追加されます。最後に、変更された配列の形状と内容が出力されます。

2. expand_dims 関数の使用
   numpy の Expand_dims 関数を使用すると、指定した位置に寸法を追加できます。以下は、expand_dims 関数を使用して次元を追加するサンプル コードです。

import numpy as np

# 定义一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用expand_dims函数增加维度
arr2 = np.expand_dims(arr1, axis=2)

print(arr2.shape)
# 输出：(2, 3, 1)

print(arr2)
# 输出：
# [[[1]
#   [2]
#   [3]]

#  [[4]
#   [5]
#   [6]]]

サンプル コードでは、最初に 2 次元配列 arr1 が定義され、次に、expand_dims 関数を使用して次元を追加します。軸の寸法 = 2。最後に、変更された配列の形状と内容が出力されます。

3. newaxis キーワードを使用する
   numpy の newaxis キーワードを使用して、次元を増やすことができます。以下は、newaxis キーワードを使用して次元を増やすサンプル コードです。

import numpy as np

# 定义一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用newaxis关键字增加维度
arr2 = arr1[..., np.newaxis]

print(arr2.shape)
# 输出：(2, 3, 1)

print(arr2)
# 输出：
# [[[1]
#   [2]
#   [3]]

#  [[4]
#   [5]
#   [6]]]

サンプル コードでは、最初に 2 次元配列 arr1 が定義され、次に newaxis キーワードを使用して変更されます。その形状は (2, 3 , 1) に変更され、次元が 1 つ追加されます。最後に、変更された配列の形状と内容が出力されます。

要約すると、この記事では、numpy での次元増加操作の 3 つのメソッドとコード例を紹介します。読者は、実際のニーズに応じてディメンションを追加する適切な方法を選択し、独自のデータ処理ニーズを満たすことができます。 Numpy の強力な機能と簡潔なコーディング スタイルにより、Numpy はデータ分析と科学計算に不可欠なツールとなっています。

以上がnumpy で配列の次元を増やす方法: 詳細な手順の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。