Numpy Newaxis Adalah ? Simak Penjelasan dan Contoh Lengkapnya Disini

Numpy Newaxis Adalah ? Simak Penjelasan dan Contoh Lengkapnya Disini
Table of contents: [Hide] [Show]

PTMJS – Numpy newaxis adalah salah satu dari berbagai fungsi yang didukung oleh pustaka numpy python yang memungkinkan kita untuk mengubah atau memperluas dimensi array numpy di posisi yang telah dimasukkan.

Ketika kita memasukkan masing-masing objek sumbu baru ke dalam tupel variabel atau larik kita, kita akan mendapatkan dimensi tambahan baru untuk larik kita di posisi yang sama di mana kita telah memasukkan objek sumbu baru.

Numpy Newaxis Adalah

Sintaksis

Sintaks dasar dari fungsi Newaxis numpy adalah,

np.array()[numpy.newaxis]

Numpy Newaxis adalah objek yang disertakan dalam larik untuk memperluas dimensi larik yang diberikan. Dimensi dapat diperluas dalam posisi sehubungan dengan posisi objek sumbu baru.

Contoh NumPy Newaxis

Berikut adalah contoh-contoh berikut seperti yang disebutkan di bawah ini:

Contoh 1

Mari kita bahas contoh dasar untuk memahami cara kerja fungsi numpy newaxis.

Kode:

import numpy as np
a = np.array(7)
print('array: \n', a)
print('array.ndim:', a.ndim)
print('array.shape:', a.shape)
b=np.array(a)[np.newaxis] print('array: \n', b)
print('array.ndim:', b.ndim)
print('array.shape:', b.shape)

Keluaran:

Di sini, dalam contoh di atas, kami telah memanggil pustaka numpy untuk fungsi np.newaxis kami. Kami telah mendeklarasikan array ‘a’ yang merupakan array dimensi tunggal yang hanya memiliki satu elemen dan nilai, dimensi, dan bentuk yang sesuai dari array ‘a’ dicetak untuk mengonfirmasi bahwa itu adalah array nol dimensi 0-D. Sekarang untuk mengonversi larik 0-D ke larik satu dimensi kita menggunakan fungsi np.newaxis di larik baru kita ‘b’ dan nilai, dimensi, dan bentuk larik yang sesuai dicetak, itu menegaskan perluasan 0 -D array ke array 1-D.

Contoh #2

Dalam contoh ini juga akan dibahas bagaimana mengubah array satu dimensi menjadi array dua dimensi menggunakan objek sumbu baru.

Kode:

import numpy as np
a=np.array([3,4,5])
print('array: \n', a)
print('array.ndim:', a.ndim)
print('array.shape:', a.shape)
b=np.array(a)[np.newaxis] print('array: \n', b)
print('array.ndim:', b.ndim)
print('array.shape:', b.shape)

Halaman: 1 2 3
Selanjutnya
Share:

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *