Numpy 改变数组维度的几种方法

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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

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