NumPy Array को Reshape करना
reshape values का क्रम बदले बिना उन्हें नई shape में व्यवस्थित करता है।
NumPy Array को Reshape करना क्या है?
reshape values का क्रम बदले बिना उन्हें नई shape में व्यवस्थित करता है।
reshape से dimensions बदलें।
इसका उपयोग कब करें?
- कई मानों पर vectorized गणना करें।
- Arrays, matrices और scientific data संसाधित करें।
- Data science और machine learning के लिए data तैयार करें।
उदाहरण कोड
main.py
import numpy as np
values = np.arange(1, 7)
matrix = values.reshape(2, 3)
print(matrix)अपेक्षित आउटपुट
[[1 2 3]
[4 5 6]]यह कैसे काम करता है
Elements की कुल संख्या समान रहनी चाहिए; संभव होने पर NumPy view लौटाता है।
मान बदलें और Python इंस्टॉल किए बिना CodeUtility ऑनलाइन Python कंपाइलर में प्रोग्राम चलाएँ।
अभ्यास के कार्य
बड़े dataset पर जाने से पहले input बदलें और edge cases की जाँच करें।
- Shape और dtype बदलकर देखें।
- Negative, decimal और missing values जाँचें।
- बड़े array पर execution time मापें।