Coletânea Python do ZERO às Redes Neurais Artificiais
Redefinindo o formato de uma array
Um dos recursos mais importantes que a biblioteca Numpy nos
oferece é a de poder livremente alterar o formato de nossas arrays. Não que isso não seja possível sem o auxílio da biblioteca Numpy, mas a questão mais importante aqui é que no processo de reformatação de uma array numpy, a mesma se reajustará em todos os seus níveis, assim como atualizará seus índices para que não se percam dados entre dimensões.
data5 = np.arange(8)
print(data5)
Inicialmente apenas para o exemplo criamos nossa array data5
com 8 elementos gerados e ordenados por meio da função np.arange( ).
data5 = data5.reshape(2, 4)
print(data5)
Em seguida, por meio da função reshape( ) podemos alterar
livremente o formato de nossa array. Repare que inicialmente geramos uma array unidimensional de 8 elementos, agora estamos transformando a mesma para uma array bidimensional de 8 elementos, onde os mesmos serão distribuídos em duas linhas e 4 colunas.
Importante salientar que você pode alterar livremente o formato de uma array desde que mantenha sua proporção de distribuição de dados. Aqui, nesse exemplo bastante simples, 8 elementos dispostos em uma linha passarão a ser 8 elementos dispostos em duas linhas e 4 colunas. O número de elementos em si não pode ser alterado.
Na primeira linha, referente ao primeiro print( ) temos a array
data5 em sua forma inicial, na segunda linha o retorno obtido pós reshape.