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Python?ndarray?數組的變形詳情_python

作者：正在學習中的李斌 ? 更新時間： 2022-11-18 編程語言

一、維數的變形

1. 一維數組轉二維數組以及同維變換

import numpy as np

arr_1d = np.arange(12)
# 使用 numpy 的
arr1 = np.reshape(arr_1d,(3,4))
# 使用 ndarray 的
arr2 = arr_1d.reshape((3, 4))

函數resize()的作用跟reshape()類似，但是會改變所作用的數組，相當于有inplace=True的效果

2. 二維數組轉化維度也可以用這兩個函數

import numpy as np

arr_2d = np.array([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]])

arr_2d.reshape((2,6))
# -1 表示不確定有多少列
arr_2d.reshape((4,-1))

3. 二維數組轉一維數組

ravel() 和flatten()
兩者的區別在于返回拷貝（copy）還是返回視圖（view），flatten()返回一份拷貝，需要分配新的內存空間，對拷貝所做的修改不會影響原始矩陣，而ravel()返回的是視圖（view），會影響原始矩陣。因此在使用ravel時候要格外小心，以免數據修改造成原始數據的改變。

import numpy as np

arr_2d = np.array([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]])
a = arr_2d.flatten()
a[0] = -999
a, arr_2d
b = arr_2d.ravel()
b
b[0] = -999
b, arr_2d

二、數組的拼接

1. 橫向拼接

hstack() ——水平拼接，沿著行的方向，對列進行拼接。
concatenate() 也可以完成相應的功能，axis=1 時，沿水平方向疊加。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4]).reshape((2,2), order='F')
b = np.array([0,0,1,1]).reshape((2,2))
a, b

harr = np.hstack((a, b))
harr
harr = np.concatenate((a, b), axis=1)
harr

2. 縱向拼接

vstack() ——垂直拼接，沿著列的方向，對行進行拼接。
concatenate() 也可以完成相應的功能，axis=0 時，沿垂直方向疊加

import numpy as np

a = np.array([1,1,0,0]).reshape((2,2))
b = np.array([0,1,0,1]).reshape((2,2))
a, b

varr = np.vstack((a, b))
varr

varr = np.concatenate((a, b), axis=0)
varr

三、數組的分割

1. 橫向分割

hsplit() ——水平拆分，沿著行的方向，對列進行拼接。
split() 也可以完成相應的功能，axis=1 時，沿水平方向拆分。

import numpy as np

a = np.array([1,1,0,0]).reshape((2,2))
b = np.array([0,1,0,1]).reshape((2,2))

harr = np.hstack((a, b))
np.hsplit(harr, 2)

np.split(harr, 2, axis=1)

2. 縱向分割

hvplit() ——垂直拆分，沿著列的方向，對行進行拼接。
split() 也可以完成相應的功能，axis=0 時，沿垂直方向拆分。

import numpy as np

a = np.array([1,1,0,0]).reshape((2,2))
b = np.array([0,1,0,1]).reshape((2,2))

varr = np.vstack((a, b))
np.vsplit(varr, 2)

np.split(varr, 2, axis=0)

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_35240689/article/details/126971597

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