Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Зміна Розмірності Масиву | Важливі Функції
Вступ до NumPy
course content

Зміст курсу

Вступ до NumPy

Вступ до NumPy

1. Початок Роботи з NumPy
2. Розмірності в Масивах
4. Важливі Функції

bookЗміна Розмірності Масиву

Іноді виникають ситуації, коли нам потрібно якось змінити наш масив, наприклад, змінити розмір масиву або перейти від масиву однієї розмірності до масиву іншої розмірності, але з тими ж даними, які використовувалися спочатку. Але не завжди зручно створювати масив з нуля, тому деякі функції модифікують масив так, як нам потрібно.

Давайте розглянемо деякі з них:

  • np.reshape() - ця функція змінює форму (розмірність) N-вимірного масиву, зберігаючи загальну кількість елементів незмінною;
  • np.transpose() - функція транспонує масив, фактично міняючи місцями його осі;
  • np.concatenate() - створює новий масив шляхом конкатенації масивів один за одним вздовж вказаної осі;
  • np.resize() - ця функція використовується для зміни розміру масиву, створюючи копію вихідного масиву із вказаним розміром.

Перетворення одновимірного масиву у двовимірний:

123456
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) new_array = array.reshape(4, 3) print(new_array)
copy

Перетворення одновимірного масиву у тривимірний:

123456
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) new_array = array.reshape(2, 3, 2) print(new_array)
copy

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 1
toggle bottom row

bookЗміна Розмірності Масиву

Іноді виникають ситуації, коли нам потрібно якось змінити наш масив, наприклад, змінити розмір масиву або перейти від масиву однієї розмірності до масиву іншої розмірності, але з тими ж даними, які використовувалися спочатку. Але не завжди зручно створювати масив з нуля, тому деякі функції модифікують масив так, як нам потрібно.

Давайте розглянемо деякі з них:

  • np.reshape() - ця функція змінює форму (розмірність) N-вимірного масиву, зберігаючи загальну кількість елементів незмінною;
  • np.transpose() - функція транспонує масив, фактично міняючи місцями його осі;
  • np.concatenate() - створює новий масив шляхом конкатенації масивів один за одним вздовж вказаної осі;
  • np.resize() - ця функція використовується для зміни розміру масиву, створюючи копію вихідного масиву із вказаним розміром.

Перетворення одновимірного масиву у двовимірний:

123456
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) new_array = array.reshape(4, 3) print(new_array)
copy

Перетворення одновимірного масиву у тривимірний:

123456
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) new_array = array.reshape(2, 3, 2) print(new_array)
copy

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 1
toggle bottom row

bookЗміна Розмірності Масиву

Іноді виникають ситуації, коли нам потрібно якось змінити наш масив, наприклад, змінити розмір масиву або перейти від масиву однієї розмірності до масиву іншої розмірності, але з тими ж даними, які використовувалися спочатку. Але не завжди зручно створювати масив з нуля, тому деякі функції модифікують масив так, як нам потрібно.

Давайте розглянемо деякі з них:

  • np.reshape() - ця функція змінює форму (розмірність) N-вимірного масиву, зберігаючи загальну кількість елементів незмінною;
  • np.transpose() - функція транспонує масив, фактично міняючи місцями його осі;
  • np.concatenate() - створює новий масив шляхом конкатенації масивів один за одним вздовж вказаної осі;
  • np.resize() - ця функція використовується для зміни розміру масиву, створюючи копію вихідного масиву із вказаним розміром.

Перетворення одновимірного масиву у двовимірний:

123456
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) new_array = array.reshape(4, 3) print(new_array)
copy

Перетворення одновимірного масиву у тривимірний:

123456
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) new_array = array.reshape(2, 3, 2) print(new_array)
copy

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Іноді виникають ситуації, коли нам потрібно якось змінити наш масив, наприклад, змінити розмір масиву або перейти від масиву однієї розмірності до масиву іншої розмірності, але з тими ж даними, які використовувалися спочатку. Але не завжди зручно створювати масив з нуля, тому деякі функції модифікують масив так, як нам потрібно.

Давайте розглянемо деякі з них:

  • np.reshape() - ця функція змінює форму (розмірність) N-вимірного масиву, зберігаючи загальну кількість елементів незмінною;
  • np.transpose() - функція транспонує масив, фактично міняючи місцями його осі;
  • np.concatenate() - створює новий масив шляхом конкатенації масивів один за одним вздовж вказаної осі;
  • np.resize() - ця функція використовується для зміни розміру масиву, створюючи копію вихідного масиву із вказаним розміром.

Перетворення одновимірного масиву у двовимірний:

123456
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) new_array = array.reshape(4, 3) print(new_array)
copy

Перетворення одновимірного масиву у тривимірний:

123456
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) new_array = array.reshape(2, 3, 2) print(new_array)
copy

Завдання

Розглянемо наступний масив: [11, 56, 78, 45, 1, 5]. Ви повинні отримати наступний масив: [[11, 56], [78, 45], [1, 5]].

Використайте метод .reshape().

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 4. Розділ 1
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
some-alt