numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)

爱被打了一巴掌 2022-12-31 09:26 203阅读 0赞

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numpy库对多维数组有非常灵巧的处理方式，主要的处理方法有：

.reshape(shape) ： 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变

.resize(shape) ： 与.reshape()功能一致，但修改原数组

In [22]: a = np.arange(20)
    #原数组不变
    In [23]: a.reshape([4,5])
    Out[23]:
    array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
        [ 5, 6, 7, 8, 9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]])

In \[24\]: a  
Out\[24\]:  
array(\[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,  
17, 18, 19\])

\#修改原数组  
In \[25\]: a.resize(\[4,5\])

In \[26\]: a  
Out\[26\]:  
array(\[\[ 0, 1, 2, 3, 4\],  
\[ 5, 6, 7, 8, 9\],  
\[10, 11, 12, 13, 14\],  
\[15, 16, 17, 18, 19\]\])

.swapaxes(ax1,ax2) ： 将数组n个维度中两个维度进行调换，不改变原数组

In [27]: a.swapaxes(1,0)
    Out[27]:
    array([[ 0, 5, 10, 15],
        [ 1, 6, 11, 16],
        [ 2, 7, 12, 17],
        [ 3, 8, 13, 18],
        [ 4, 9, 14, 19]])

.flatten() ： 对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变

In [29]: a.flatten()
    Out[29]:
    array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
        17, 18, 19])

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