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numpy系列之數(shù)組重塑的實現(xiàn)

 更新時間:2021年09月01日 15:51:52   作者:不思量自難忘  
本文主要介紹了numpy數(shù)組重塑。所謂數(shù)組重塑就是更改數(shù)組的形狀,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

1.數(shù)組重塑

所謂數(shù)組重塑就是更改數(shù)組的形狀。比如將原來3行4列的數(shù)組重塑成4行3列的數(shù)組。在numpy中用reshape方法來實現(xiàn)數(shù)組重塑

1.1 一維數(shù)組重塑

一維數(shù)組重塑就是將數(shù)組從一行或一列數(shù)組重塑為多行多列的數(shù)組。

先創(chuàng)建一個一維數(shù)組

import numpy as np
​arr = np.arange(8)
print(arr)

result:
[0 1 2 3 4 5 6 7]

上面的這個數(shù)組既可以轉(zhuǎn)換為2行4列的多維數(shù)組, 也可以轉(zhuǎn)換為4行2列的多維數(shù)組

1.1.1 將數(shù)組重塑為2行4列的多維數(shù)組

print(arr.reshape(2, 4))

result:
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]

1.1.2 將數(shù)組重塑為4行2列的多維數(shù)組

print(arr.reshape(4, 2))

result:
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]]

注:無論2行4列還是4行2列,只要重塑后數(shù)組中的值的個數(shù)等于重塑前一維數(shù)組中的值的個數(shù)即可。

1.2 多維數(shù)組重塑

先創(chuàng)建一個多維數(shù)組

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
print(arr)

result:
[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

同樣地,上面的這個數(shù)組既可以轉(zhuǎn)換為3行4列的多維數(shù)組, 也可以轉(zhuǎn)換為2行6列的多維數(shù)組

1.2.1 將數(shù)組重塑為3行4列的多維數(shù)組

print(arr.reshape(3, 4))

result:
[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

1.2.2 將數(shù)組重塑為2行6列的多維數(shù)組

print(arr.reshape(2, 6))

result:
[[ 1  2  3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10 11 12]]

注:我們同樣可以將4行3列的多維數(shù)組重塑為3行4列或者2行6列的多維數(shù)組,只要重塑后數(shù)組中的值的個數(shù)等于重塑前一維數(shù)組中的值的個數(shù)即可。

2.數(shù)組轉(zhuǎn)置

數(shù)組轉(zhuǎn)置就是將數(shù)組的行旋轉(zhuǎn)為列,用到的方法是.T。這里可以將轉(zhuǎn)置看做是一種特殊的重塑。

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
print(arr)

result:
[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

print(arr.T)

result:
[[ 1  4  7 10]
 [ 2  5  8 11]
 [ 3  6  9 12]]

到此這篇關于numpy系列之數(shù)組重塑的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關numpy 數(shù)組重塑內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家! 

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