numpy.reshape() একটি অ্যারের ডেটা পরিবর্তন না করে একটি নতুন আকার দেয়। এর সিনট্যাক্স নিম্নরূপ -
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
পরামিতি
numpy.reshape() নিম্নলিখিত পরামিতিগুলি গ্রহণ করতে পারে -
-
আরার - ইনপুট অ্যারে।
-
আকৃতি − অনুক্রমের শেষ বিন্দু
-
newshape − যদি একটি পূর্ণসংখ্যা হয়, তবে ফলাফলটি সেই দৈর্ঘ্যের একটি 1-D অ্যারে হবে এবং একটি মাত্রা -1 হতে পারে৷
-
অর্ডার − এটি ইনপুট অ্যারে উপাদানগুলিকে যে ক্রমে পড়তে হবে তা নির্ধারণ করে৷
৷-
যদি ক্রমটি 'C' হয়, তাহলে এটি সেই উপাদানগুলিকে পড়ে এবং লেখে যা C-এর মতো সূচক ক্রম ব্যবহার করে যেখানে শেষ সূচকটি দ্রুততম পরিবর্তন করে এবং প্রথম অক্ষ সূচকটি ধীরে ধীরে পরিবর্তিত হয়৷
-
'F' অর্থ হল ফোর্টরান-এর মতো সূচীক্রম ব্যবহার করে উপাদানগুলি পড়া এবং লেখা যেখানে শেষ সূচক অক্ষ ধীরে ধীরে পরিবর্তিত হয় এবং প্রথম অক্ষের সূচী দ্রুত পরিবর্তন হয়।
-
'A' মানে ফোর্টরান-এর মতো সূচক ক্রমে উপাদানগুলি পড়া/লিখতে, যখন অ্যারেটি মেমরিতে সংলগ্ন থাকে।
-
উদাহরণ 1
আসুন আমরা নিম্নলিখিত উদাহরণটি বিবেচনা করি -
# Import numpy
import numpy as np
# input array
x = np.array([[3,5,6], [7,8,9]])
print("Array Input :\n", x)
# reshape() function
y = np.reshape(x, (3, -3))
print("Reshaped Array: \n", y) আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেArray Input : [[3 5 6] [7 8 9]] Reshaped Array: [[3 5] [6 7] [8 9]]
উদাহরণ 2
আরেকটি উদাহরণ নেওয়া যাক -
# Import numpy
import numpy as np
# Create an input array
x = np.array([[1,3,4], [4,6,7]])
print("Array Input :\n", x)
# reshape() function
y = np.reshape(x, 6, order='C')
print("Reshaped Array: \n", y) আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেArray Input : [[1 3 4] [4 6 7]] Reshaped Array: [1 3 4 4 6 7]
