Вивчайте Перетворення Масивів у Плоский Вигляд

Секція 3. Розділ 5

single

Свайпніть щоб показати меню

Перетворення у плоский вигляд означає зміну багатовимірного масиву на одновимірний масив, тобто розгортання його вмісту.

Ця операція корисна, коли потрібно обробляти елементи масиву по одному або зробити дані більш придатними для певних алгоритмів.

У NumPy існує три можливі способи перетворення у плоский вигляд:

Використання методу ndarray.reshape(-1) або функції numpy.reshape(array, -1);
Використання методу ndarray.ravel() або функції numpy.ravel(array);
Використання методу ndarray.flatten().

reshape(-1)

Метод .reshape(-1) або функція reshape(array, -1) повертає суцільний плоский масив з такою ж кількістю елементів.

Як вже згадувалося у попередньому розділі, -1 автоматично обчислює розмір виміру на основі розміру вихідного масиву. Оскільки для shape передається лише одне ціле число, повертається одновимірний масив з такою ж кількістю елементів.


              1234567
            
import numpy as np
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
flattened_array = array_2d.reshape(-1)
print(f'Flatenned array: {flattened_array}')
# Changing the first element of flattened_array
flattened_array[0] = 10
print(f'Modified initial array:\n{array_2d}')

Метод .reshape() або відповідна функція повертає подання (view) оригінального масиву, тому будь-які зміни у перетвореному масиві також впливають на вихідний масив.

Замість виклику методу можна використати flattened_array = np.reshape(array_2d, -1).

ravel()

Метод ndarray.ravel() або функція numpy.ravel(array) працюють так само, як і reshape(-1), і також повертають подання оригінального масиву:


              1234567
            
import numpy as np
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
flattened_array = array_2d.ravel()
print(f'Flatenned array: {flattened_array}')
# Changing the first element of flattened_array
flattened_array[0] = 10
print(f'Modified initial array:\n{array_2d}')

flattened_array = np.ravel(array_2d) можна використовувати замість виклику методу.

ndarray.flatten()

Якщо потрібна копія оригінального масиву, а не представлення, можна використати метод .flatten():


              1234567
            
import numpy as np
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
flattened_array = array_2d.flatten()
print(f'Flatenned array: {flattened_array}')
# Changing the first element of flattened_array
flattened_array[0] = 10
print(f'Initial array:\n{array_2d}')

Примітка

Завжди можна скопіювати представлення масиву, щоб створити окремий об'єкт і змінювати цю копію без впливу на оригінальний масив.

Завдання

Проведіть, щоб почати кодувати

Коректне використання методу .flatten() для перетворення exam_scores у плоский масив і збереження результату в exam_scores_flattened.
Коректне використання методу .reshape() для перетворення exam_scores у плоский масив і збереження результату в exam_scores_reshaped.
Використання методу .ravel() для перетворення exam_scores у плоский масив і збереження результату в exam_scores_raveled.
Серед трьох створених плоских масивів оберіть той, який є копією оригінального масиву, а не представленням (view), і присвойте значення 100 його першому елементу (використовуйте позитивну індексацію).

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат