numpy庫ndarray多維數(shù)組的維度變換方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)
numpy庫對多維數(shù)組有非常靈巧的處理方式,主要的處理方法有:
.reshape(shape) : 不改變數(shù)組元素,返回一個(gè)shape形狀的數(shù)組,原數(shù)組不變
.resize(shape) : 與.reshape()功能一致,但修改原數(shù)組
In [22]: a = np.arange(20) #原數(shù)組不變 In [23]: a.reshape([4,5]) Out[23]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) In [24]: a Out[24]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]) #修改原數(shù)組 In [25]: a.resize([4,5]) In [26]: a Out[26]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]])
.swapaxes(ax1,ax2) : 將數(shù)組n個(gè)維度中兩個(gè)維度進(jìn)行調(diào)換,不改變原數(shù)組
In [27]: a.swapaxes(1,0) Out[27]: array([[ 0, 5, 10, 15], [ 1, 6, 11, 16], [ 2, 7, 12, 17], [ 3, 8, 13, 18], [ 4, 9, 14, 19]])
.flatten() : 對數(shù)組進(jìn)行降維,返回折疊后的一維數(shù)組,原數(shù)組不變
In [29]: a.flatten() Out[29]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
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