Neste tutorial, de nosso curso de Ciência de Dados com Python, vamos aprender como usar as funções de reshaping e resizing, para alterar o formato e tamanho dos arrays.
É muito comum, quando trabalhamos com dados em programação, termos a necessidade de alterar a maneira como as informações são armazenadas e exibidas, para facilitar nossa tarefa.
Por exemplo, vamos supor que você um array unidimensional com as notas de todos os alunos de uma turma, ou seja, tudo numa linha. Ora, essa é uma péssima maneira de armazenar esses dados. Seria melhor uma tabela (matriz), onde uma linha se refere a somente um aluno, e as colunas são as notas de cada matéria, concorda?
reshape() - Mudando o formato de arrays
Nas funções de reshape, não vamos alterar o número de elementos total, vamos apenas reorganizar, ou seja, mudar o formato como as dados são exibidos, ok?
np.reshape( info, formato(linhas, colunas) )
Vamos usar a função reshape, da biblioteca NumPy, para alterar o formato de um array. Para isso, vamos fornecer dois argumentos para a função: o array com as informações e o formato na qual queremos exibir, onde o formato deve ser da seguinte maneira: (linhas, colunas)
Vamos supor que temos o array arr1 que tem uma linha e 4 colunas, e queremos criar o array arr2 com duas linhas e duas colunas. Ou seja, vamos mudar o array de 1x4 para 4x4:
import numpy as np arr1 = np.array([1,2,3,4]) arr2 = np.reshape(arr1, (2,2)) print("Array original 1x4: ", arr1) print("Array reshape 2x2 : \n", arr2)
Mais uma vez é importante salientar: não alteramos o número de elementos, nem seus valores, apenas vamos alterar seu formato (shape).
Agora vamos fazer o contrário, vamos pegar um array arr1 que é uma matriz 3x3 e vamos transformar um array unidimensional, de 9 elementos:
import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) arr2 = arr1.reshape(1,9) print("Array original 3x3: \n", arr1) print("Array reshape 1x9 : \n", arr2)
Note que chamamos a função reshape diretamente do array arr1, bastando então fornecer o formato que queremos salvar em arr2, pois já fica subtendido que vamos usar os dados de arr1.
Transformando tudo em um array unidimensional: ravel()
Veja que no último caso foi preciso explicitar as dimensões do array unidimensional. Porém, as vezes não sabemos ou não queremos nos incomodar com o tanto de elementos, apenas queremos transformar a matriz de dados em um array unidimensional. Para fazer isto, basta usar a função ravel():
import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) arr2 = np.array([ [9,8], [7,6], [5,4], [3,2]]) print("ravel() de arr1: ", arr1.ravel()) print("ravel() de arr2: ", arr2.ravel())
Lembrando que, tanto a reshape() como a ravel() não vão alterar o formato dos arrays originais.
Resize - mudando o tamanho de arrays
Uma outra operação bem comum em data science, é a de alterar o tamanho de arrays, como por exemplo, unir duas matriz, concatenar arrays ou simplesmente adicionar ou retirar elementos desses arrays.
- append() : acrescentando elementos ao final
A maneira mais simples de se mudar o tamanho de um array, é adicionando um elemento ao final dele. Para isso, vamos usar a função append(), que cria um novo array, com o original acrescido do que você adicionou.
Por exemplo:
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr3 = np.append(arr1, arr2) arr4 = np.append(arr3, 7) print(arr4)
Para criar o arr3, unimos o arr2 ao final do arr1. Assim, temos : arr3 = [1,2,3,4,5,6]
Já para criar o arr4, simplesmente adicionamos o valor 7 a ele: arr4 = [1,2,3,4,5,6,7]
Se não especificarmos o eixo (axis), essa função primeiro deixar os arrays como unidimensionais e depois faz a junção. Mas, podemos, por exemplo, adicionar elementos ao final tanto no eixo vertical (axis=0), ou seja abaixo, como ao final horizontalmente (axis=1).
O resultado é:
axis=0:
[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]
axis=1:
[1 2 5 6]
[3 4 7 8]
- concatenate() : juntando quaisquer arrays
Os dois exemplos anteriores de append só funcionaram porque as duas matrizes eram arrays de mesmas dimensões. Experimente usar o append de um array 2x1 em uma matriz 2x2.
Intuitivamente, esperaríamos que o array fosse anexado ao final da matriz. Porém, teste. Teste e veja que não funciona.
Uma maneira de resolver isso, é usar a função concatenate(), que recebe uma lista com os arrays a serem concatenados e se desejar, você pode especificar como vai ocorrer o concatenamento.
No exemplo abaixo, arr1 é uma matriz 2x2, arr2 é um vetor de linha 1x2 e arr3 é um vetor de coluna 2x1. Criamos arr4 concatenando a linha embaixo da matriz e arr5 é criado concatenando arr3 à direita da matriz, veja:
import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([ [5, 6] ]) arr3 = np.array([ [5], [6]]) arr4 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0) arr5 = np.concatenate((arr1, arr3), axis=1) print("axis=0: \n", arr4) print("axis=1: \n", arr5)
Onde a saída será:
axis=0:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
axis=1:
[[1 2 5]
[3 4 6]]
Veja que os três arrays declarados são de dimensões diferentes.
- resize() : criando arrays de quaisquer tamanhos
Por fim, é bem comum termos a necessidade de alterar as dimensões diretamente em um array, seja através da união de outros arrays ou simplesmente expandindo o próprio array.
Através da resize() podemos sempre alterar o tamanho e dimensão do array, e mesmo que isso signifique acrescentar novos elementos, sem termos que especificar novos valores ou fornecer sequer um outro array para fazer ele mudar de tamanho.
Por exemplo, vamos mudar um matriz 2x2 para uma 3x3:
import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.resize(arr, (3,3)) print(arr2)
E o resultado é:
[[1 2 3]
[4 1 2]
[3 4 1]]
Ou seja, o NumPy cria uma cópia do array original, coloca no novo array e repete os valores do array original, até preencher as novas posições da matriz 3x3.
Já se chamarmos a função resize() diretamente do array, sem criar uma nova matriz, ele vai alterar a matriz original, preenchendo ela com valores 0:
import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr.resize((3,3)) print(arr)
Saída:
[[1 2 3]
[4 0 0]
[0 0 0]]
