🔥 Как увеличить размерность массива numpy: простые способы и советы 2021

Чтобы увеличить размерность массива в NumPy, можно воспользоваться функцией numpy.expand_dims().

Пример:

import numpy as np

# Исходный массив
arr = np.array([1, 2, 3])

# Увеличение размерности до 2D
new_arr = np.expand_dims(arr, axis=0)

# Вывод результата
print(new_arr)

В приведенном примере мы импортировали NumPy, создали исходный массив, а затем использовали функцию expand_dims() для увеличения размерности массива до 2D. В результате получили новый массив с дополнительным измерением.

Как увеличить размерность массива numpy

В библиотеке numpy для работы с многомерными массивами часто возникает необходимость изменить исходную размерность массива. Увеличение размерности массива позволяет добавить одно или несколько новых измерений.

Для увеличения размерности массива numpy мы можем использовать функцию numpy.newaxis или метод reshape(). Оба подхода дают нам возможность с легкостью изменять форму массива.

import numpy as np

# Создание одномерного массива
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Увеличение размерности с помощью numpy.newaxis
new_arr = arr[:, np.newaxis]
print(new_arr)

# Увеличение размерности с помощью метода reshape()
reshaped_arr = arr.reshape((1, -1))
print(reshaped_arr)

Обратите внимание на использование np.newaxis и reshape(). В обоих случаях мы получаем массив с новой размерностью. Однако есть некоторые тонкости, которые стоит упомянуть.

С помощью np.newaxis мы добавляем новое измерение к существующему массиву. В приведенном выше примере мы использовали [:, np.newaxis], чтобы добавить новое измерение в оси столбцов. Вы можете использовать [np.newaxis, :], чтобы добавить новое измерение в оси строк.

С методом reshape() вы также можете указать новую форму массива. В примере мы использовали (1, -1), где -1 означает, что форма этого измерения вычисляется автоматически на основе доступных элементов исходного массива.

# Создание двумерного массива
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Увеличение размерности с помощью numpy.newaxis
new_arr_2d = arr_2d[:, :, np.newaxis]
print(new_arr_2d)

# Увеличение размерности с помощью метода reshape()
reshaped_arr_2d = arr_2d.reshape((2, 3, 1))
print(reshaped_arr_2d)

В примере выше мы имеем двумерный массив arr_2d. С использованием np.newaxis и reshape() мы можем добавить дополнительное измерение, чтобы получить трехмерный массив.

Увеличение размерности массива numpy полезно во многих ситуациях. Например, когда вы хотите объединить несколько массивов по разным осям, провести математические операции, выполнить свертку или применить операции надображения. Увеличение размерности даёт вам больше гибкости и возможности при работе с данными.

В заключение, стоит помнить, что увеличение размерности массива numpy можно выполнять с помощью функции np.newaxis или метода reshape(). Оба подхода позволяют легко изменить форму и размерность массива. Выберите подход, который лучше соответствует вашим потребностям и легче читается в контексте вашего кода.