詳談Numpy中數(shù)組重塑、合并與拆分方法
1.數(shù)組重塑
1.1一維數(shù)組轉(zhuǎn)變成二維數(shù)組
通過(guò)reshape( )函數(shù)即可實(shí)現(xiàn)，假設(shè)data是numpy.array類型的一維數(shù)組array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])，現(xiàn)將其轉(zhuǎn)變?yōu)?行5列的二維數(shù)組，代碼如下：
data.reshape((2,5))
作為參數(shù)的形狀的其中一維可以是-1，它表示該維度的大小由數(shù)據(jù)本身推斷而來(lái)，因此上面代碼等價(jià)于：
data.reshape((2,-1))
1.2二維數(shù)組轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組
將多維數(shù)組轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組的運(yùn)算通常稱為扁平化（flattening）或散開(kāi)（raveling）,因此有兩個(gè)函數(shù)可供選擇。執(zhí)行代碼如下：
data.ravel() # 不會(huì)產(chǎn)生源數(shù)據(jù)的副本 data.flatten() # 總是返回?cái)?shù)據(jù)的副本
關(guān)于這兩點(diǎn)的區(qū)別，理解的不是很透徹。有人懂得話，歡迎評(píng)論交流。
2.數(shù)組的合并和拆分
2.1數(shù)組的合并
numpy提供許多數(shù)組合并的方法，這里只介紹最為常用的一種，即concatenate方法，代碼如下：
arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) arr2 = np.array([[7,8,9], [10,11,12]]) data = np.concatenate([arr1, arr2], axis=0) # axis參數(shù)指明合并的軸向，0表示按行，1表示按列
2.2數(shù)組的拆分
這里只介紹split函數(shù)
np.split(data, [1], axis=0)#data為拆分的數(shù)組，[1]為拆分的行號(hào)或列號(hào)，axis表明按列或者行進(jìn)行拆分（默認(rèn)為0，即按行拆分）
以上這篇詳談Numpy中數(shù)組重塑、合并與拆分方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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