Numpy에서 차원 교환을 구현하는 방법

numpy에서 차원 교환 팁

소개:
numpy는 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석에 주로 사용되는 강력한 Python 라이브러리입니다. Numpy에서는 다차원 배열을 처리해야 하는 경우가 많으며 배열의 차원 교환도 일반적인 작업 중 하나입니다. 이 기사에서는 numpy에서 차원을 교환하는 몇 가지 기술을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. numpy의 차원 교환 기능
numpy에서는 transpose() 함수와 swapaxes() 함수를 사용하여 차원 교환을 수행할 수 있습니다.

1. transpose() 함수
   transpose() 함수는 축의 순서를 지정하여 배열의 크기를 바꾸는 데 사용됩니다. 함수 프로토타입은 다음과 같습니다.

numpy.transpose(arr, axis)

여기서 arr은 전치할 배열이고, axis는 축의 순서이며 정수 또는 정수 시퀀스일 수 있습니다. 축이 정수인 경우 해당 축을 따라 차원이 교체된 새 배열을 반환합니다. 축이 정수 시퀀스인 경우 지정된 순서로 새 배열을 반환합니다.

2. swapaxes() 함수
   swapaxes() 함수는 배열의 두 축을 바꾸는 데 사용됩니다. 함수 프로토타입은 다음과 같습니다.

numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)

여기서 arr은 축 배열입니다. to be swapped , axis1과 axis2는 교환할 축입니다. swapaxes() 함수는 축이 원래 배열 축의 복사본이지만 축 1과 축 2가 바뀌는 새 배열을 반환합니다.

2. numpy의 차원 교환 예

아래에서는 몇 가지 구체적인 예를 사용하여 numpy의 차원 교환 기술을 보여줍니다.

예제 1: transpose() 함수를 사용한 차원 교환
모양(3, 4, 2)의 3차원 배열이 있고 그 첫 번째 차원과 두 번째 차원을 바꾸고 싶다고 가정해 보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다:

import numpy as np

arr = np.arange(24).reshape(3, 4, 2)
print("원래 배열: ")
print(arr)

new_arr = np .transpose( arr, (1, 0, 2))
print("교환된 배열:")
print(new_arr)

실행 결과는 다음과 같습니다.

원본 배열:
[[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]
[ 6 7]]

[[ 8 9]
[10 11]
[12 13]
[14 15]]

[[16 17]
[18 19]
[20 21]
[22 23]]]

교환된 배열:
[[[ 0 1]
[ 8 9]
[16 17]]

[[ 2 3]
[10 11]
[18 19]]

[[ 4 5]
[12 13]
[20 21]]

[[ 6 7]
[14 15]
[22 23]]]

예 2: swapaxes() 사용 차원 교환을 위한 함수
모양(2, 5, 3)의 3차원 배열이 있고 첫 번째 차원과 두 번째 차원을 바꾸고 싶다고 가정해 보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다:

import numpy as np

arr = np.arange(30).reshape(2, 5, 3)
print("원본 배열: ")
print(arr)

new_arr = np .swapaxes( arr, 0, 1)
print("교환 후 배열: ")
print(new_arr)

실행 결과는 다음과 같습니다.

원본 배열:
[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[9 10 11]
[12 13 14]]

[[15 16 17]
[18 19 20]
[21 22 23]
[24 25 26]
[27 28 29]]]

교환된 배열:
[[[ 0 1 2]
[15 16 17]]

[[ 3 4 5]
[18 19 20]]

[[ 6 7 8]
[21 22 23 ]]

[[ 9 10 11]
[24 25 26]]

[[12 13 14]
[27 28 29]]]

우리는 다음을 통해 numpy에서 차원 교환 기술을 시연했습니다. 위의 두 가지 예. 다양한 문제의 요구 사항에 맞게 배열의 크기를 쉽게 바꾸려면 transpose() 함수와 swapaxes() 함수를 사용하십시오. 매개변수를 조정하여 다양한 차원 교환 작업을 구현할 수 있으므로 다차원 배열 데이터를 보다 유연하게 처리할 수 있습니다.

위 내용은 Numpy에서 차원 교환을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!