来自 《Python数据分析基础教程：Numpy 学习指南（第2版）》
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reshape()ravel()flatten() |
用元组设置维度
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transpose()resize() |
下面将依次进行说明
0. 首先，创建一个多维数组
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from numpy import *a = arange(24) |
得到：
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[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23] |
1.reshape 函数
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b = a.reshape(2,3,4)print(b) |
得到一个 2*3*4 维的数组：
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[[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] |
可以想象成2层小洋楼，每层有 3*4 个房间
2.ravel函数 可以将多维数组展平（也就是变回一维）
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c = b.ravel()print(c) |
得到一维数组
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[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23] |
3.flatten函数 也是将多维数组展平，与ravel函数的功能相同，不过flatten函数会请求分配内存来保存结果，而ravel函数只是返回数组的一个视图(view)
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c = b.flatten()print(c) |
得到一维数组
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[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23] |
4.用元组设置维度
直接用一个正整数元组来设置数组的维度
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b.shape = (6,4)print(b) |
这种做法将直接改变所操作的数组，现在数组b变成了一个 6*4 的多维数组
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[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]] |
5.transpose函数 将矩阵进行转置
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d = b.transpose()print(d) |
得到 4*6 的多维数组
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[[ 0 4 8 12 16 20] [ 1 5 9 13 17 21] [ 2 6 10 14 18 22] [ 3 7 11 15 19 23]] |
6.resize函数 和reshape函数的功能一样，但resize会直接修改所操作的数组
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b.resize((2,12))print(b) |
得到 2*12 的两维数组
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[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] [12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]] |
并且这一步不可以通过赋值来实现，如下所示：
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e = b.resize((2,12))print(e) |
此时结果为：
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None |
以上这篇Numpy 改变数组维度的几种方法小结就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/79758168
