• 0

تحويل مصفوفة أحادية البعد 1D إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد 2D في numpy

أريد تحويل مصفوفة أحادية الأبعاد إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد عن طريق تحديد عدد الأعمدة في المصفوفة ثنائية الأبعاد. شيء من شأنه أن يعمل مثل هذا:

>>> import numpy as np
>>> A = np.array([1,2,3,4,5,6])
>>> B = vec2matrix(A, cols=2)	# Pseudocode
>>> B
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

هل توجد دالة أو طريقة في Numpy تقوم بهذا الأمر؟

1 شخص أعجب بهذا

انشر على الشّبكات الاجتماعية


رابط هذه المساهمة
شارك على الشبكات الإجتماعية
  • 0

يمكن استخدام الدالة reshape من numpy مع إعطائها الوسطاء المناسبين، 

تعمل الدالة على استقبال وسيطين لتحديد عدد الأسطر و الأعمدة الناتجة عن التحويل، وفي حال إعطاء -1 في أحد الأبعاد سيتم حساب هذا الوسيط بشكل أوتوماتيكي ناتج عن عملية قسمة حجم المصفوفة على الوسيط الآخر:

ar.reshape(-1, 2)

مررنا -1 لعدد الأسطر لأنه ليس ضروري تحديده (يتم حسابه) و 2 لعدد الأعمدة.

هذه أفضل و أسرع طريقة لتحويل بنية المصفوفة

انشر على الشّبكات الاجتماعية


رابط هذه المساهمة
شارك على الشبكات الإجتماعية
  • 0

يمكنك استخدام الدالة numpy.reshape لتشكيل اي مصفوفة بالشكل التي تريد، وهي بالشكل التالي:

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

انظر المثال التالي للتوضيح.

# نقوم بانشاء مصفوفة احادية الابعاد 1
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print('1D Numpy array:')
print(arr)

لتحويلها نكتب الكود التالي،حيث أن (2,5) هي شكل المصفوفة الجديدة بحيث ان 2 هو عدد الصفوف و 5 عدد الاعمدة.

import numpy as np
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# تحويل المصفوفة للشكل ثنائي الابعاد
arr_2d = np.reshape(arr, (2, 5))
print(arr_2d)

ويكون شكل الخرج كالتالي:

[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]

 

تمّ تعديل بواسطة Ahmed Sharshar

انشر على الشّبكات الاجتماعية


رابط هذه المساهمة
شارك على الشبكات الإجتماعية
  • 0

يمكنك بالطبع تنفيذ ذلك من خلال numpy ولكن هناك حالتين لتنفيذ ذلك 

  • إذا كنت تريد التغيير في الدالة الأصلية يمكنك استخدام الدالة shape
    ar.shape = (-1, ncols)

    الكود السابق يقوم بالتعديل على shape المصفوفة الأصلية

  • أما إذا كنت تريد إرجاع مصفوفة جديدة يمكنك استخدام الدالة reshape كما تم الشرح في التعليقات السابقة

    new = np.reshape(arr, (-1, ncols))

     

انشر على الشّبكات الاجتماعية


رابط هذه المساهمة
شارك على الشبكات الإجتماعية
  • 0

يمكنك القيام بذلك من خلال الدالة reshape هذه الدالة تمكنك من تعديل أبعاد المصفوفة بالشكل الذي تريده، والشرط الوحيد هو أن كون عدد العناصر في المصفوفة الجديدة التي تريد إعادة تشكيلها = عدد العناصر في المصفوفة الأصلية. أي إذا كانت المصفوفة الأصلية مصفوفة أحادية البعد ب 12 عنصر وأردنا تحويلها لمصفوفة ثنائية ببعدين وبالتالي يجب أن يكون ناتج جداء البعد الأول بالثاني =12 وبالتالي يمكن أن نستنتج أن أبعاد المصفوفة الناتجة إحدى الخيارات التالية:

a=np.arange(12)
a.reshape(3,4)
"""
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
"""
a.reshape(4,3)
"""
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])
"""
a.reshape(6,2)
"""
array([[ 0,  1],
       [ 2,  3],
       [ 4,  5],
       [ 6,  7],
       [ 8,  9],
       [10, 11]])
"""
a.reshape(2,6)
#  12!=4*4 هنا سيظهر خطأ كما قلنا لأن
a.reshape(4,4) # ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (4,4)

كما أننا يمكننا أن نمرر له بعد واحد والبعد الآخر نضع مكانه -1 و هو سيستنتجه تلقائياً وفقاُ لمعادلة الجداء:

a=np.arange(12)
a.reshape(-1,4) # سيستنتج أنه3
"""
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
"""
a.reshape(-1,3)#4 سيستنتج أنه 
"""
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])
"""
# وهكذا....

 

انشر على الشّبكات الاجتماعية


رابط هذه المساهمة
شارك على الشبكات الإجتماعية

يجب أن تكون عضوًا لدينا لتتمكّن من التعليق

انشاء حساب جديد

يستغرق التسجيل بضع ثوان فقط


سجّل حسابًا جديدًا

تسجيل الدخول

تملك حسابا مسجّلا بالفعل؟


سجّل دخولك الآن