पायथन - numpy.reshape

numpy.reshape() डेटा को बदले बिना किसी सरणी को नया आकार देता है। इसका सिंटैक्स निम्नानुसार है:

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

पैरामीटर्स

• arr: इनपुट सरणी।
• newshape: नया आकार। यदि पूर्णांक है, तो परिणाम उस लंबाई की 1-D सरणी होगी, और एक आयाम -1 हो सकता है।
• order: वह क्रम जिसमें इनपुट सरणी तत्वों को पढ़ा जाना चाहिए।
  • 'C': C-जैसे सूचकांक क्रम का उपयोग करके पढ़ता और लिखता है जहां अंतिम सूचकांक सबसे तेजी से बदलता है।
  • 'F': फोरट्रान-जैसे सूचकांक क्रम का उपयोग करके पढ़ता और लिखता है।
  • 'A': जब सरणी मेमोरी में सन्निहित हो तो फोरट्रान-जैसे क्रम में पढ़ता/लिखता है।

उदाहरण 1

# numpy आयात करें
import numpy as np

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

# reshape() फ़ंक्शन
y = np.reshape(x, (3, -1))
print("रीशेप्ड सरणी: \n", y)

आउटपुट

सरणी इनपुट : [[3 5 6] [7 8 9]]
रीशेप्ड सरणी: [[3 5] [6 7] [8 9]]

उदाहरण 2

# numpy आयात करें
import numpy as np

# इनपुट सरणी बनाएं
x = np.array([[1, 3, 4], [4, 6, 7]])
print("सरणी इनपुट :\n", x)

# reshape() फ़ंक्शन
y = np.reshape(x, 6, order='C')
print("रीशेप्ड सरणी: \n", y)

आउटपुट

सरणी इनपुट : [[1 3 4] [4 6 7]]
रीशेप्ड सरणी: [1 3 4 4 6 7]