NUMPY УБРАТЬ РАЗМЕРНОСТЬ
NumPy — это библиотека для языка программирования Python, которая добавляет поддержку больших, многомерных массивов и матриц, а также предоставляет большое количество функций для работы с ними.
Одной из задач, с которой может столкнуться программист при работе с массивами в NumPy, является необходимость удаления одной или нескольких размерностей из массива. Это может быть полезным в задачах машинного обучения, когда необходимо преобразовать данные для использования в различных моделях.
Для удаления размерности из массива в NumPy можно использовать функцию numpy.squeeze()
. Она удаляет все размерности, которые имеют длину 1.
Вот пример, как можно использовать numpy.squeeze()
для удаления размерности из массива:
import numpy as np
x = np.array([[[0], [1], [2]]])
print(x.shape) # (1, 3, 1)
y = np.squeeze(x)
print(y.shape) # (3,)
В этом примере мы создали многомерный массив x размерности (1, 3, 1) и использовали numpy.squeeze()
, чтобы удалить размерность, которая имела длину 1. Результатом стал массив y размерности (3,), в котором была удалена размерность.
Как анализировать данные с Python библиотеками Pandas и Numpy [GeekBrains]
Основы NumPy Python - Массивы, Матрицы И Операции Над Ними
Лекция 8 Оптимизация выполнения кода, часть 3: Векторизация в NumPy
#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() - NumPy уроки
Remove rows with Null values in Numpy Array - Python Numpy Tutorial
2. Numpy и линейная алгебра: семинар (27.09.19)
Determine Memory size of Numpy array - Numpy Inteview Question - Python Numpy
#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей - NumPy уроки
Новые материалы:
- Python смс рассылка
- Повернуть изображение python
- Python неверно задано имя папки
- Python на флешку
- Python найти сумму ряда чисел от 1 до 100 полученный результат вывести на экран
- Как написать свой язык программирования на python
- Python интерквартильный размах
- Ldap авторизация django
- Python битовые операции
- Python поменять строки местами
- Не запускается python файл
- Python примитивы синхронизации
- Python получить список файлов в папке
- Финам api python
- Чем отличается ironpython от python