1.改變數(shù)組形狀

數(shù)組的shape屬性返回一個元組，包括維度以及每個軸的元素?cái)?shù)量，Numpy 還提供了一個reshape()方法，它可以改變數(shù)組的形狀，返回一個新的數(shù)組。

例如：

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])

轉(zhuǎn)換成二維數(shù)組：

b = a.reshape((2,4))

轉(zhuǎn)換成三維數(shù)組：

c = a.reshape((2,2,2))

但是需要注意的是，修改后的數(shù)組元素個數(shù)與原數(shù)組元素個數(shù)必須是一致的，不一致會報(bào)錯。 例如執(zhí)行b = a.reshape((2,5))代碼會報(bào)“ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (2,5)”的錯誤。

2.索引和切片

在處理數(shù)據(jù)時，不可避免要對數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和切片，選擇數(shù)據(jù)的某幾行、某幾列數(shù)據(jù)等，Numpy 在這方面也非常強(qiáng)大，具體如下：

一維數(shù)組索引和切片一維數(shù)組索引和切片比較簡單，類似于Python的列表，例如：

a = np.array([1,2,3,4,5,6])
# 獲取第4個元素
a[4]
# 獲取前3個元素
a[:3]

多維數(shù)組索引和切片多維數(shù)組有多個軸，那么就需要對每個軸進(jìn)行索引，此處以二維數(shù)組為例：

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# 獲取某一行數(shù)據(jù)（第二行）
a[1]
# 獲取第二行第二個數(shù)據(jù)
a[1,1]

如果取第0軸前2個元素、第1軸前2個元素，那么切片如下：

a[:2,:2]

布爾索引

Numpy 布爾索引指的是根據(jù)bool類型True和False確定的索引，例如：

a = np.arange(10)
b = a<6
b

結(jié)果輸出如下：

array([ True,  True,  True,  True,  True,  True, False, False, False,
       False])

通過結(jié)果可以看到，元素值小于6的話，布爾索引值為True，否則為False。 如果想要過濾出來符合條件的結(jié)果，而不是輸出True和False，可以使用a[b]即a[a<6]實(shí)現(xiàn)。