numpy系列之数组重塑的实现

更新时间：2021年09月01日 15:51:52 作者：不思量自难忘

本文主要介绍了numpy数组重塑。所谓数组重塑就是更改数组的形状，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

1.数组重塑

所谓数组重塑就是更改数组的形状。比如将原来3行4列的数组重塑成4行3列的数组。在numpy中用reshape方法来实现数组重塑

1.1 一维数组重塑

一维数组重塑就是将数组从一行或一列数组重塑为多行多列的数组。

先创建一个一维数组

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

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

上面的这个数组既可以转换为2行4列的多维数组，也可以转换为4行2列的多维数组

1.1.1 将数组重塑为2行4列的多维数组

print(arr.reshape(2, 4))

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

1.1.2 将数组重塑为4行2列的多维数组

print(arr.reshape(4, 2))

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

注：无论2行4列还是4行2列，只要重塑后数组中的值的个数等于重塑前一维数组中的值的个数即可。

1.2 多维数组重塑

先创建一个多维数组

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]]

同样地，上面的这个数组既可以转换为3行4列的多维数组，也可以转换为2行6列的多维数组

1.2.1 将数组重塑为3行4列的多维数组

print(arr.reshape(3, 4))

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

1.2.2 将数组重塑为2行6列的多维数组

print(arr.reshape(2, 6))

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

注：我们同样可以将4行3列的多维数组重塑为3行4列或者2行6列的多维数组，只要重塑后数组中的值的个数等于重塑前一维数组中的值的个数即可。

2.数组转置

数组转置就是将数组的行旋转为列，用到的方法是.T。这里可以将转置看做是一种特殊的重塑。

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]]

到此这篇关于numpy系列之数组重塑的实现的文章就介绍到这了,更多相关numpy 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！

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