Python中NumPy的数组重塑

数组重塑

重塑意味着更改数组的形状。

数组的形状是每个维中元素的数量。

通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。

从 1-D 重塑为 2-D

实例

将以下具有 12 个元素的 1-D 数组转换为 2-D 数组。

最外面的维度将有 4 个数组，每个数组包含 3 个元素：

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

运行实例

从 1-D 重塑为 3-D

实例

将以下具有 12 个元素的 1-D 数组转换为 3-D 数组。

最外面的维度将具有 2 个数组，其中包含 3 个数组，每个数组包含 2 个元素：

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

运行实例

我们可以重塑成任何形状吗？

是的，只要重塑所需的元素在两种形状中均相等。

我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组中的 4 个元素，但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组，因为这将需要 3x3 = 9 个元素。

实例

尝试将具有 8 个元素的 1D 数组转换为每个维度中具有 3 个元素的 2D 数组（将产生错误）：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape(3, 3)
print(newarr)

运行实例

返回副本还是视图？

实例

检查返回的数组是副本还是视图

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(arr.reshape(2, 4).base)

运行实例

上面的例子返回原始数组，因此它是一个视图。

未知的维

可以使用一个“未知”维度。

这意味着不必在 reshape 方法中为维度之一指定确切的数字。

传递 -1 作为值，NumPy 将为你计算该数字。

实例

将 8 个元素的 1D 数组转换为 2x2 元素的 3D 数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape(2, 2, -1)
print(newarr)

运行实例

注释：我们不能将 -1 传递给一个以上的维度。

展平数组

展平数组（Flattening the arrays）是指将多维数组转换为 1D 数组。

我们可以使用 reshape(-1) 来做到这一点。

实例

把数组转换为 1D 数组：

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newarr = arr.reshape(-1)
print(newarr)

运行实例

注释：有很多功能可以更改 numpy flatten、ravel 中数组形状，还可以重新排列元素 rot90、flip、fliplr、flipud 等。这些功能属于 numpy 的中级至高级部分。

到此这篇关于py中NumPy的数组重塑的文章就介绍到这了,更多相关NumPy的数组重塑内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！