В останні роки використання Python у різних сферах експоненціально розширилося, зокрема в області обробки даних і наукових обчислень. Однією з найбільш часто використовуваних бібліотек для цих завдань є NumPy. NumPy — це потужна та універсальна бібліотека, яка широко використовується для роботи з великими багатовимірними масивами та матрицями, серед інших математичних функцій. Однією з поширених операцій у роботі з цими структурами даних є необхідність згорнути або зменшити останній розмір масиву. У цій статті ми детально розглянемо цю тему, починаючи зі вступу до проблеми, потім рішення та покрокове пояснення коду. Нарешті, ми заглибимося в деякі пов’язані теми та бібліотеки, які можуть бути цікавими.
Необхідність згорнути останній вимір масиву може виникнути в різних ситуаціях, наприклад, коли ви обчислили результат із багатовимірного масиву та хочете отримати простіше, скорочене представлення даних. Ця операція, по суті, передбачає перетворення вихідного масиву в масив із меншою кількістю вимірів шляхом видалення або згортання останнього виміру вздовж його осі.
Рішення: за допомогою np.squeeze
Одним із способів вирішення цієї проблеми є використання numpy.squeeze функція. Ця функція видаляє одновимірні записи з форми вхідного масиву.
import numpy as np
arr = np.random.rand(2, 3, 1)
print("Original array shape:", arr.shape)
collapsed_arr = np.squeeze(arr, axis=-1)
print("Collapsed array shape:", collapsed_arr.shape)
Покрокове пояснення
Давайте тепер розберемо код і зрозуміємо, як він працює.
1. Спочатку ми імпортуємо бібліотеку NumPy як np:
import numpy as np
2. Далі ми створюємо випадковий 3-вимірний масив форми (2, 3, 1):
arr = np.random.rand(2, 3, 1)
print("Original array shape:", arr.shape)
3. Тепер ми використовуємо нп.стиснути функція для згортання останнього виміру масиву, вказавши вісь параметр як -1:
collapsed_arr = np.squeeze(arr, axis=-1)
print("Collapsed array shape:", collapsed_arr.shape)
4. У результаті ми отримуємо новий масив із формою (2, 3), що вказує на те, що останній вимір успішно згорнуто.
Альтернативне рішення: змінити форму
Іншим способом згорнути останній вимір є використання numpy.reshape функціонувати з належними параметрами для досягнення бажаного результату.
collapsed_arr_reshape = arr.reshape(2, 3)
print("Collapsed array shape using reshape:", collapsed_arr_reshape.shape)
У цьому випадку ми явно змінили вихідний масив так, щоб він мав форму (2, 3), фактично згортаючи останній вимір.
Пов’язані бібліотеки та функції
Окрім NumPy, в екосистемі Python є кілька інших бібліотек, які пропонують інструменти для роботи з масивами та матрицями. Однією з таких бібліотек є SciPy, який базується на NumPy і надає додаткові функції для наукових обчислень. У сфері машинного навчання бібліотека TensorFlow також працює з тензорами (тобто багатовимірними масивами) і надає власний набір функцій обробки матриць. Крім того, Панди бібліотеку можна використовувати для маніпулювання Фрейми даних, структура даних вищого рівня, яку можна розглядати як таблиці, що містять масиви. Крім того, numpy.newaxis Операція дозволяє вам додати нову вісь до масиву, що може бути корисним, коли вам потрібно розширити розміри масиву, щоб відповідати формі, необхідній для операції.
Підсумовуючи, здатність ефективно маніпулювати масивами та працювати з ними є важливою навичкою у світі програмування та науки про дані. NumPy — це надзвичайно потужна бібліотека, яка надає широкі функціональні можливості, і розуміння таких методів, як згортання останнього виміру, буде корисним у різноманітних ситуаціях, коли ви маєте справу з великими та складними наборами даних.
