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Python中NumPy的數(shù)組重塑

 更新時(shí)間:2023年07月05日 08:36:46   作者:輕松學(xué)Python  
這篇文章主要介紹了Python中NumPy的數(shù)組重塑,Numpy是Python科學(xué)計(jì)算庫,用于快速處理任意維度的數(shù)組,NumPy使用c語言寫的,底部解除了GIL,其對(duì)數(shù)組的操作速度不在受python解釋器限制<BR>

數(shù)組重塑

重塑意味著更改數(shù)組的形狀。

數(shù)組的形狀是每個(gè)維中元素的數(shù)量。

通過重塑,我們可以添加或刪除維度或更改每個(gè)維度中的元素?cái)?shù)量。

從 1-D 重塑為 2-D

實(shí)例

將以下具有 12 個(gè)元素的 1-D 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 2-D 數(shù)組。

最外面的維度將有 4 個(gè)數(shù)組,每個(gè)數(shù)組包含 3 個(gè)元素:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape(4, 3)
print(newarr)

運(yùn)行實(shí)例

從 1-D 重塑為 3-D

實(shí)例

將以下具有 12 個(gè)元素的 1-D 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 3-D 數(shù)組。

最外面的維度將具有 2 個(gè)數(shù)組,其中包含 3 個(gè)數(shù)組,每個(gè)數(shù)組包含 2 個(gè)元素:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape(2, 3, 2)
print(newarr)

運(yùn)行實(shí)例

我們可以重塑成任何形狀嗎?

是的,只要重塑所需的元素在兩種形狀中均相等。

我們可以將 8 元素 1D 數(shù)組重塑為 2 行 2D 數(shù)組中的 4 個(gè)元素,但是我們不能將其重塑為 3 元素 3 行 2D 數(shù)組,因?yàn)檫@將需要 3x3 = 9 個(gè)元素。

實(shí)例

嘗試將具有 8 個(gè)元素的 1D 數(shù)組轉(zhuǎn)換為每個(gè)維度中具有 3 個(gè)元素的 2D 數(shù)組(將產(chǎn)生錯(cuò)誤):

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape(3, 3)
print(newarr)

運(yùn)行實(shí)例

返回副本還是視圖?

實(shí)例

檢查返回的數(shù)組是副本還是視圖

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
print(arr.reshape(2, 4).base)

運(yùn)行實(shí)例

上面的例子返回原始數(shù)組,因此它是一個(gè)視圖。

未知的維

可以使用一個(gè)“未知”維度。

這意味著不必在 reshape 方法中為維度之一指定確切的數(shù)字。

傳遞 -1 作為值,NumPy 將為你計(jì)算該數(shù)字。

實(shí)例

將 8 個(gè)元素的 1D 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 2x2 元素的 3D 數(shù)組:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape(2, 2, -1)
print(newarr)

運(yùn)行實(shí)例

注釋:我們不能將 -1 傳遞給一個(gè)以上的維度。

展平數(shù)組

展平數(shù)組(Flattening the arrays)是指將多維數(shù)組轉(zhuǎn)換為 1D 數(shù)組。

我們可以使用 reshape(-1) 來做到這一點(diǎn)。

實(shí)例

把數(shù)組轉(zhuǎn)換為 1D 數(shù)組:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newarr = arr.reshape(-1)
print(newarr)

運(yùn)行實(shí)例

注釋:有很多功能可以更改 numpy flatten、ravel 中數(shù)組形狀,還可以重新排列元素 rot90、flip、fliplr、flipud 等。這些功能屬于 numpy 的中級(jí)至高級(jí)部分。

到此這篇關(guān)于py中NumPy的數(shù)組重塑的文章就介紹到這了,更多相關(guān)NumPy的數(shù)組重塑內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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