4D NumPy 배열을 2D 배열로 어떻게 바꿀 수 있나요?

NumPy에서 4D 배열을 2D 배열로 재구성하는 직관과 개념

도전 이해

다차원 배열 재구성 NumPy에서는 특히 4D 배열과 같은 고차원을 처리할 때 까다로울 수 있습니다. 문제는 데이터 값을 변경하지 않고 원하는 모양을 얻기 위해 배열의 축을 조작하는 방법을 이해하는 것입니다.

재형성에 대한 일반적인 접근 방식

nd 차원(nd) 배열의 형태를 바꾸려면 2단계 프로세스가 필요합니다.

1. 축 순열: 원하는 모양에 맞게 배열의 축을 재정렬합니다. 이는 numpy.transpose() 또는 numpy.rollaxis()와 같은 함수를 사용하여 달성할 수 있습니다.
2. Reshape: numpy.reshape()를 사용하여 분할 또는 분할을 통해 배열의 모양을 수정합니다. 축 병합.

특정 사례: 4D를 2D로 재구성

주어진 예에서 4D 입력 배열은 2D 배열로 재구성됩니다. 위에 설명된 일반적인 접근 방식 사용:

1. 축 순열: 차원을 정렬하기 위해 축은 다음과 같이 재배열됩니다: (2, 0, 3, 1). 이는 두 번째 차원이 첫 번째 차원이 되고, 첫 번째 차원이 두 번째 차원이 되고, 세 번째 차원이 세 번째 차원이 되고, 네 번째 차원이 네 번째 차원이 된다는 의미입니다.
2. Reshape: 축이 순열되면 배열은 다음과 같습니다. reshape()를 사용하여 원하는 (4, 4) 모양으로 재형성합니다.

핵심 통찰

핵심 통찰은 재형성 프로세스에 더 작은 블록으로 배열한 다음 원하는 모양으로 다시 조립합니다. 축을 주의 깊게 조작하고 적절한 형태 변경 작업을 사용하면 다차원 배열을 효율적으로 변환할 수 있습니다.

추가 예

이 접근 방식의 일반화 가능성을 설명하려면 다음 예를 고려하세요. :

예: 3D 배열을 2D 매트릭스로

차원(2, 2, 3)을 갖는 3D 배열을 생각해 보세요. (4, 3) 차원의 2D 행렬로 형태를 변경하려면 축을 (1, 0, 2)로 순열한 후 다음과 같이 형태를 변경할 수 있습니다.

<code class="python">>>> import numpy as np

>>> arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

>>> permuted = np.transpose(arr, (1, 0, 2))

>>> reshaped = permuted.reshape(4, 3)

>>> print(reshaped)
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]
 [10 11 12]]</code>

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