numpy.reshape() ให้รูปร่างใหม่แก่อาร์เรย์โดยไม่เปลี่ยนแปลงข้อมูล ไวยากรณ์ของมันคือ −
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
พารามิเตอร์
numpy.reshape() สามารถรับพารามิเตอร์ต่อไปนี้ได้ -
-
อาร์ − อาร์เรย์อินพุต
-
รูปร่าง − จุดสิ้นสุดของลำดับ
-
รูปแบบใหม่ − หากเป็นจำนวนเต็ม ผลลัพธ์จะเป็นอาร์เรย์ 1-D ของความยาวนั้น และหนึ่งมิติสามารถเป็น -1 ได้
-
สั่งซื้อ − กำหนดลำดับที่ควรอ่านองค์ประกอบอาร์เรย์อินพุต
-
หากลำดับคือ 'C' มันจะอ่านและเขียนองค์ประกอบที่ใช้ลำดับดัชนีแบบ C โดยที่ดัชนีสุดท้ายเปลี่ยนเร็วที่สุดและดัชนีแกนแรกจะเปลี่ยนอย่างช้าๆ
-
'F' หมายถึงการอ่านและเขียนองค์ประกอบโดยใช้ลำดับดัชนีที่เหมือน Fortran โดยที่แกนดัชนีสุดท้ายเปลี่ยนแปลงอย่างช้าๆ และดัชนีของแกนแรกเปลี่ยนอย่างรวดเร็ว
-
'A' หมายถึงการอ่าน/เขียนองค์ประกอบในลำดับดัชนีเหมือน Fortran เมื่ออาร์เรย์อยู่ติดกันในหน่วยความจำ
-
ตัวอย่างที่ 1
ให้เราพิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้ −
# 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) ผลลัพธ์
มันจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -
Array Input : [[3 5 6] [7 8 9]] Reshaped Array: [[3 5] [6 7] [8 9]]
ตัวอย่างที่ 2
เรามาดูตัวอย่างกัน −
# 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) ผลลัพธ์
มันจะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -
Array Input : [[1 3 4] [4 6 7]] Reshaped Array: [1 3 4 4 6 7]
