Remodelar dados
Em algumas ocasiões, você precisa remodelar os dados de largura para longa. Você pode usar a função remodelar para isso. A sintaxe é
numpy.reshape(a, newShape, order='C')
Aqui,
a : Matriz que você deseja remodelar
newShape : a nova forma dos desejos
Ordem : o padrão é C, que é um estilo de linha essencial.
Exame de remodelar
import numpy as npe = np.array([(1,2,3), (4,5,6)])print(e)e.reshape(3,2)
Resultado:
// Before reshape[[1 2 3][4 5 6]]
//After Reshapearray([[1, 2],[3, 4],[5, 6]])
Flatten Data
Quando você lida com alguma rede neural como convnet, você precisa achatar o array. Você pode usar flatten (). A sintaxe é
numpy.flatten(order='C')
Aqui,
Ordem : o padrão é C, que é um estilo de linha essencial.
Exemplo de Flatten
e.flatten()
Resultado:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])