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Shiftdim 的內幕:探索數組維度轉換的奧秘 (Shift delete刪除的文件還能找回嗎)

文章編號:8037時間:2024-09-23人氣:


delete刪除的文件還能找回嗎

簡介

Shiftdim 是一個強大的 NumPy 函數,它允許您轉換數組的維度,從而以不同的方式組織數據。它是一個非常有用的工具,可以用來解決各種數據操作任務。

語法

Shiftdim 函數的語法如下:

numpy.shiftdim(array, n)
  • array - 要轉換維度的數組。
  • n - 要移動維度的數量。正值向左移動維度,負值向右移動維度。

示例

讓我們看幾個示例來了解 Shiftdim 如何工作:

示例 1:向左移動維度

的內幕import numpy as np創建一個 3D 數組arr = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)print(arr)向左移動第一個維度shifted_arr = np.shiftdim(arr, 1)print(shifted_arr)
輸出:
[[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7][ 8  9 10 11]][[12 13 14 15][16 17 18 19][20 21 22 23]]][[[ 0  4  8 12][ 1  5  9 13][ 2  6 10 14]][[ 3  7 11 15][16 20 21 17][18 22 23 19]]]
在這個示例中,我們將一個 3D 數組向左移動第一個維度。移動后的數組形狀為 (3, 2, 4),第一個維度現在變為第二個維度,第二個維度變為第一個維度。

示例 2:向右移動維度

Shiftdim
 向右移動第二個維度shifted_arr = np.shiftdim(arr, -1)print(shifted_arr)
輸出:
[[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7][ 8  9 10 11]][[12 13 14 15][16 17 18 19][20 21 22 23]]][[[ 0  12][ 4  16][ 8  20]][[ 2  14][ 6  18][10 22]][[ 3  15][ 7  19][11 23]]]
在這個示例中,我們將同一個 3D數組向右移動第二個維度。移動后的數組形狀為 (2, 3, 4),第二個維度現在變為第三個維度,第三個維度變為第二個維度。

使用場景

Shiftdim 函數可以用于解決各種數據操作任務,例如:改變數組的形狀:Shiftdim 可以用來改變數組的形狀,使其更適合特定的目的。翻轉數組:Shiftdim 可以用來翻轉數組的維度,類似于 `numpy.flip` 函數。提取子陣列:Shiftdim 可以用來提取數組的子陣列,類似于 `numpy.take` 函數。對齊數組:Shiftdim 可以用來對齊兩個或多個數組的維度,以便進行操作。

結論

Shiftdim 是一個強大的 NumPy 函數,它允許您轉換數組的維度,從而以不同的方式組織數據。它是一個非常有用的工具,可以用來解決各種數據操作任務。通過了解 Shiftdim 的語法、示例和使用場景,您可以充分利用這個函數的強大功能。

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