पायथन - numpy.reshape

numpy.reshape() अपने डेटा को बदले बिना एक सरणी को एक नया आकार देता है। इसका सिंटैक्स इस प्रकार है -

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

पैरामीटर

numpy.reshape() निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार कर सकते हैं -

• गिरफ्तार - इनपुट सरणी।

• आकार - अनुक्रम का समापन बिंदु

• न्यूशेप - यदि एक पूर्णांक है, तो परिणाम उस लंबाई का 1-डी सरणी होगा, और एक आयाम -1 हो सकता है।

• आदेश - यह उस क्रम को परिभाषित करता है जिसमें इनपुट सरणी तत्वों को पढ़ा जाना चाहिए।

  • यदि ऑर्डर 'सी' है, तो यह उन तत्वों को पढ़ता और लिखता है जो सी-जैसे इंडेक्स ऑर्डर का उपयोग कर रहे हैं जहां अंतिम इंडेक्स सबसे तेजी से बदलता है और पहला अक्ष इंडेक्स धीरे-धीरे बदलता है।

  • 'एफ' का अर्थ है फोरट्रान-जैसे इंडेक्स ऑर्डर का उपयोग करके तत्वों को पढ़ना और लिखना जहां अंतिम इंडेक्स अक्ष धीरे-धीरे बदलता है और पहला अक्ष इंडेक्स तेजी से बदलता है।

  • 'ए' का अर्थ है फोरट्रान-जैसे इंडेक्स ऑर्डर में तत्वों को पढ़ना/लिखना, जब सरणी स्मृति में सन्निहित हो।

उदाहरण 1

आइए निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें -

# Import numpy
import numpy as np

# input array
x = np.array([[3,5,6], [7,8,9]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, (3, -3))
print("Reshaped Array: \n", y)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

Array Input :
 [[3 5 6]
 [7 8 9]]
Reshaped Array:
 [[3 5]
 [6 7]
 [8 9]]

उदाहरण 2

आइए एक और उदाहरण लेते हैं -

# Import numpy
import numpy as np

# Create an input array
x = np.array([[1,3,4], [4,6,7]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, 6, order='C')
print("Reshaped Array: \n", y)

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

Array Input :
 [[1 3 4]
 [4 6 7]]
Reshaped Array:
 [1 3 4 4 6 7]