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numpy 矩阵形状调整:拉伸、变成一位数组的实例

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

#coding:utf-8
import numpy as np

## 改变数组的形状
#将b 变成3*4 的矩阵
b=np.arange(24).reshape(3,8)
print(b)

#将多维数组变成 1维数组
a=b.ravel()
print(a)
#将多维数组变成 1维数组,faltten 返回的是真实的数组,需要分配新的内存空间。而ravel 返回的是数组的视图
print(b.flatten())
print("拉直之后:",b)

#改变 b 本身的数组,会改变所作用的数组
b.resize(2,12)

#不改变b 本身的数组
c=b.reshape(2,12)
print(c)

补充知识:numpy ndarray 形状(shape)变换(reshape)变形

1,新建array (numpy.ndarray)

import numpy as np
 
# 手动填写一个
a=[[1,2],[2,3],[3,4]]
a = np.array(a)
 
# 随机生成一个
b = np.random.randint(0,10,(2, 3)) # 两行三列,元素从0到10

2,查看形状

print(a.shape)
# (3, 2)

3,多种变形

# 填写元素个数,变成一维
a.reshape(6)
 
# 只给行数n,numpy根据给出的行数,自行计算(列参数为-1,注意元素总的个数要能被n整除)
# 或者是在不知道转换之后a的列数应该是多少的情况下使用。
a.reshape(2, -1)
# array([[1, 2, 2],
#    [3, 3, 4]])
 
a.reshape(3, -1)
# array([[1, 2],
#    [2, 3],
#    [3, 4]])
 
# 只给列数。同理。在不知道a的行数的情况下也可以使用。
a.reshape(-1, 1)
# array([[1],
#    [2],
#    [2],
#    [3],
#    [3],
#    [4]])

以上这篇numpy 矩阵形状调整:拉伸、变成一位数组的实例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。