Numpy 改变数组维度的几种方法小结

来自 《Python数据分析基础教程:Numpy 学习指南(第2版)》

Numpy改变数组维度的方法有:

reshape()
ravel()
flatten()

用元组设置维度

transpose()
resize()

下面将依次进行说明

0. 首先,创建一个多维数组

from numpy import *
a = arange(24)

得到:

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

1.reshape 函数

b = a.reshape(2,3,4)
print(b)

得到一个 2*3*4 维的数组:

[[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]]

可以想象成2层小洋楼,每层有 3*4 个房间

2.ravel函数 可以将多维数组展平(也就是变回一维)

c = b.ravel()
print(c)

得到一维数组

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

3.flatten函数 也是将多维数组展平,与ravel函数的功能相同,不过flatten函数会请求分配内存来保存结果,而ravel函数只是返回数组的一个视图(view)

c = b.flatten()
print(c)

得到一维数组

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

4.用元组设置维度

直接用一个正整数元组来设置数组的维度

b.shape = (6,4)
print(b)

这种做法将直接改变所操作的数组,现在数组b变成了一个 6*4 的多维数组

[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]

5.transpose函数 将矩阵进行转置

d = b.transpose()
print(d)

得到 4*6 的多维数组

[[ 0 4 8 12 16 20]
 [ 1 5 9 13 17 21]
 [ 2 6 10 14 18 22]
 [ 3 7 11 15 19 23]]

6.resize函数 和reshape函数的功能一样,但resize会直接修改所操作的数组

b.resize((2,12))
print(b)

得到 2*12 的两维数组

[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]]

并且这一步不可以通过赋值来实现,如下所示:

e = b.resize((2,12))
print(e)

此时结果为:

None

以上这篇Numpy 改变数组维度的几种方法小结就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

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