Dizi yeniden şekillendirme

reshape() metodu ile dizinin boyutu değiştirilir; toplam eleman sayısı korunur.

reshape

reshape eleman sayısını değiştirmeden diziye yeni bir şekil verir. Yeni şeklin çarpımı eski size'a eşit olmalıdır:

a = np.arange(6)          # [0 1 2 3 4 5]
print(a.reshape(2, 3))    # [[0 1 2] [3 4 5]]
print(a.reshape(3, -1))   # -1: sütun sayısını hesapla -> (3, 2)
# a.reshape(4, 2)  ValueError: 6 eleman 8'e sığmaz

Elemanlar satır satır (C sırası) yerleştirilir.

flatten ve transpoz

flatten() diziyi tek boyuta indirir; .T satırları sütun yapar:

m = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])
print(m.flatten())   # [1 2 3 4 5 6]
print(m.T.shape)     # (3, 2)
print(m.T)           # [[1 4] [2 5] [3 6]]

Görüntü verisinde 28×28 pikseli 784 uzunluklu bir vektöre çevirmek, sinir ağına vermeden önce sık yapılan bir adımdır.

Uygulama Yeniden şekillendir

np.arange(1, 13) dizisini 3 satırlı bir matrise çevir (-1 kullan). Matrisi, ardından transpozunun shape değerini yazdır.

Örnek çözümü göster

import numpy as np

a = np.arange(1, 13)

m = a.reshape(3, -1)
print(m)
print(m.T.shape)

Kendini test et

12 elemanlı bir dizi için hangisi geçersizdir?
- reshape(2, -1)
- reshape(2, 2, 3)
- reshape(5, -1)
- reshape(3, 4)
Cevabı göster

reshape(5, -1) — 12, 5'e tam bölünmediği için -1 hesaplanamaz ve ValueError oluşur.
Diziyi tek boyuta indir.
```
v = m.____()
```
Cevabı göster
```
v = m.flatten()
```
İşlemleri sonuç şekilleriyle eşleştir (a = np.arange(12)).

a.reshape(3, 4)

(3, 4)
a.reshape(3, 4).T

(4, 3)
a.reshape(2, -1)

(2, 6)
a.reshape(2, 6).flatten()

(12,)

Sıradaki ders: Özet - NumPy temelleri

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler