Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! il im cq du">Moldando, transpondo, unindo e dividindo matrizes
Muito-vindo à Secção 3 de Apresentando o NumPyuma introdução para aqueles que são novos nesta livraria Python forçoso. Secção 1 introduziu matrizes NumPy e uma vez que criá-las. Secção 2 cobriu indexação e fatiamento de matrizes. A Secção 3 mostrará uma vez que manipular matrizes existentes remodelando-as, trocando seus eixos e mesclando-as e dividindo-as. Essas tarefas são úteis para trabalhos uma vez que remoinhar, ampliar e trasladar imagens e ajustar modelos de tirocínio de máquina.
O NumPy vem com métodos para mudar a forma de matrizes, transpor matrizes (inverter colunas com linhas) e trocar eixos. Você já trabalhou com o reshape() método nesta série.
Uma coisa a ter em conta com reshape() é que, uma vez que todas as atribuições do NumPy, ele cria um visualizar de uma matriz em vez de uma imitação. No exemplo a seguir, remodelando o arr1d array produz somente uma modificação temporária no array:
In [1]: import numpy as npIn [2]: arr1d = np.array([1, 2, 3, 4])
In [3]: arr1d.reshape(2, 2)
Out[3]:
array([[1, 2],
[3, 4]])
In [4]: arr1d
Out[4]: array([1, 2, 3, 4])
Levante comportamento é útil quando você deseja temporariamente mudar a forma da matriz para uso em um…
