NumPy配列のreshape
値の順序を変えずに同じデータを別の形へ配置します。
NumPy配列のreshapeとは？
値の順序を変えずに同じデータを別の形へ配置します。
reshapeで配列の次元を変更します。
どのような場面で使う？
- ベクトル化された数値計算を行う。
- 配列・行列・科学データを処理する。
- データ分析や機械学習の入力を準備する。
サンプルコード
main.py
import numpy as np
values = np.arange(1, 7)
matrix = values.reshape(2, 3)
print(matrix)期待される出力
[[1 2 3]
[4 5 6]]仕組み
総要素数は同じである必要があり、可能ならコピーではなくviewを返します。
値を変更し、PythonをインストールせずにCodeUtilityオンラインPythonコンパイラで実行できます。
練習問題
入力値と境界ケースを変更し、より大きなデータでも動作を確認してください。
- shapeとdtypeを変更する。
- 負数、小数、欠損値を試す。
- 大きな配列で性能を測定する。