Rimodellare i dati
In alcune occasioni, è necessario rimodellare i dati da ampi a lunghi. È possibile utilizzare la funzione di risagoma per questo. La sintassi è
numpy.reshape(a, newShape, order='C')
Qui,
a : Array che vuoi rimodellare
newShape : La nuova forma dei desideri
Ordine : l'impostazione predefinita è C, che è uno stile di riga essenziale.
Exampe di Reshape
import numpy as npe = np.array([(1,2,3), (4,5,6)])print(e)e.reshape(3,2)
Produzione:
// Before reshape[[1 2 3][4 5 6]]
//After Reshapearray([[1, 2],[3, 4],[5, 6]])
Appiattisci dati
Quando si ha a che fare con una rete neurale come convnet, è necessario appiattire l'array. Puoi usare flatten (). La sintassi è
numpy.flatten(order='C')
Qui,
Ordine : l'impostazione predefinita è C, che è uno stile di riga essenziale.
Exampe di Flatten
e.flatten()
Produzione:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])