파이썬 – numpy.reshape

numpy.reshape() 데이터를 변경하지 않고 배열에 새로운 모양을 제공합니다. 구문은 다음과 같습니다 -

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

매개변수

numpy.reshape() 다음 매개변수를 받아들일 수 있습니다 -

• 아아 − 입력 배열.

• 모양 - 시퀀스의 끝점

• 뉴스 모양 − 정수인 경우 결과는 해당 길이의 1차원 배열이 되고 한 차원은 -1이 될 수 있습니다.

• 주문 − 입력 배열 요소를 읽어야 하는 순서를 정의합니다.

  • 순서가 'C'인 경우 마지막 인덱스가 가장 빠르게 변경되고 첫 번째 축 인덱스가 느리게 변경되는 C와 같은 인덱스 순서를 사용하는 요소를 읽고 씁니다.

  • 'F'는 마지막 인덱스 축이 느리게 변경되고 첫 번째 축 인덱스가 빠르게 변경되는 Fortran과 같은 인덱스 오더를 사용하여 요소를 읽고 쓰는 것을 의미합니다.

  • 'A'는 배열이 메모리에서 연속적일 때 Fortran과 같은 인덱스 순서로 요소를 읽고 쓰는 것을 의미합니다.

예시 1

다음 예를 살펴보겠습니다. -

# Import numpy
import numpy as np

# input array
x = np.array([[3,5,6], [7,8,9]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, (3, -3))
print("Reshaped Array: \n", y)

출력

다음 출력을 생성합니다 -

Array Input :
 [[3 5 6]
 [7 8 9]]
Reshaped Array:
 [[3 5]
 [6 7]
 [8 9]]

예시 2

다른 예를 들어 보겠습니다 -

# Import numpy
import numpy as np

# Create an input array
x = np.array([[1,3,4], [4,6,7]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, 6, order='C')
print("Reshaped Array: \n", y)

출력

다음 출력을 생성합니다 -

Array Input :
 [[1 3 4]
 [4 6 7]]
Reshaped Array:
 [1 3 4 4 6 7]