numpy数组的重塑和转置实现
作者：飞Link
本文主要介绍了numpy数组的重塑和转置实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
一.一维数组的转置
描述
- 一维数组的重塑就是将一行或一列的数组转换为多行多列的数组
- 重塑之后的数组应于原有数组形状兼容（数组元素应该相等）
用法和参数
- 数组.reshape(x,y)
- x：转换后数组的行数
- y：转换后数组的列数
实例
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) # 将数组重塑为2行4列的形状 a = arr.reshape(2, 4) # 将数组重塑为4行2列的形状 b = arr.reshape(4, 2) print(a) ''' [[1 2 3 4] [5 6 7 8]] ''' print(b) ''' [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] '''
二.多为数组的重塑
描述
- 多维数组的重塑就是改变多维数组的形状
用法和参数
- 数组.reshape(x,y)
- x：转换后数组的行数
- y：转换后数组的列数
实例
import numpy as np arr = np.array( [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ] ) # 将数组重塑为4行3列的形状 a = arr.reshape(4, 3) # 将数组重塑为2行6列的形状 b = arr.reshape(2, 6) print(a) ''' [[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]] ''' print(b) ''' [[ 1 2 3 4 5 6] [ 7 8 9 10 11 12]] '''
三.将多维数组转换为一维数组
用法和参数
- 数组.flatten()
- 数组.ravel()
实例
import numpy as np arr = np.array( [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ] ) # 将数组转换为一维数组 print(arr.flatten()) ''' [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] ''' # 将数组转换为一维数组 print(arr.ravel()) ''' [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] '''
四.数组的转置
描述
- 将数组的行变成列，列变成行
用法和参数
- T属性
- transpose()
实例
import numpy as np arr = np.array( [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ] ) # 对数组进行转置 print(arr.T) ''' [[ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11] [ 4 8 12]] ''' # 对数组进行转置 print(arr.transpose()) ''' [[ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11] [ 4 8 12]] '''
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