形状操作: 配列の形状を変更するための関数。reshape、resize、transposeなどがあります。

Numpyの「形状操作」機能は、配列の形状を変更するための関数です。
これらの関数を使用することで、配列の形状を変更したり、要素を追加したり、削除したりすることができます。
Numpyでは、reshape、resize、transposeなどの機能が用意されています。

例えば、reshape関数を使用すると、配列の形状を変更することができます。
以下のような配列を考えます。

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])
print(arr)

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

この配列を、以下のような形状に変更します。

arr = arr.reshape(3, 2)
print(arr)

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

また、resize関数を使用すると、配列の要素を追加したり、削除したりすることができます。
以下のような配列を考えます。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

[1 2 3 4 5]

この配列を、以下のような形状に変更します。

arr = arr.resize(7)
print(arr)

[1 2 3 4 5 0 0]

最後に、transpose関数を使用すると、配列を転置することができます。
以下のような配列を考えます。

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])
print(arr)

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

この配列を、以下のような形状に変更します。

arr = arr.transpose()
print(arr)

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

Numpyの「形状操作」機能を使用することで、配列の形状を変更したり、要素を追加したり、削除したり、転置したりすることができます。