【python】numpyライブラリndarray多次元配列の次元変換方法:reshape、resize、swapaxes、flattenなどの詳細とインスタンス
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numpyライブラリは多次元配列に対して非常に器用な処理方式があり、主な処理方法は以下の通りである. .reshape(shape):配列要素を変更せずにshape形状の配列を返します.元の配列は に変わりません. .resize(shape):と.reshape()機能は一致するが、元の配列 を修正する .swapaxes(ax 1,ax 2):配列n次元の2次元を元の配列 を変更せずに置き換える .flatten():配列を次元を下げ、折り畳まれた1次元配列を返します.元の配列は に変わりません.
In [22]: a = np.arange(20)
#
In [23]: a.reshape([4,5])
Out[23]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
In [24]: a
Out[24]:
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19])
#
In [25]: a.resize([4,5])
In [26]: a
Out[26]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
In [27]: a.swapaxes(1,0)
Out[27]:
array([[ 0, 5, 10, 15],
[ 1, 6, 11, 16],
[ 2, 7, 12, 17],
[ 3, 8, 13, 18],
[ 4, 9, 14, 19]])In [29]: a.flatten()
Out[29]:
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19])