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NumPy快速入门--形状操作

Michael阿明

发布于 2021-02-20 03:10:40

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1. 更改数组的形状

>>> import numpy as np
>>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))
>>> a
array([[2., 2., 5., 6.],
       [2., 7., 4., 2.],
       [9., 3., 5., 8.]])
>>> a.shape
(3, 4)

数组的形状可通过各种命令更改。请注意，以下三个命令都返回修改后新的数组，原始数组不变：

ravel（）、reshape（m，n）、T

>>> a.ravel()		# ravel拆开的意思，展平数组
array([2., 2., 5., 6., 2., 7., 4., 2., 9., 3., 5., 8.])
>>> a.reshape(6,2)		#返回新的修改行数列数后的数组
array([[2., 2.],
       [5., 6.],
       [2., 7.],
       [4., 2.],
       [9., 3.],
       [5., 8.]])
>>> a.T				#行列互换，转置
array([[2., 2., 9.],
       [2., 7., 3.],
       [5., 4., 5.],
       [6., 2., 8.]])
>>> a.T.shape
(4, 3)
>>> a.shape
(3, 4)

下面这段话不明白：由ravel()产生的数组中元素的顺序通常是“C风格”，也就是说，最右边的索引“改变最快”，所以[0,0]之后的元素是[0,1] 。如果数组被重新塑造成其他形状，数组又被视为“C-style”。NumPy通常创建按此顺序存储的数组，因此ravel()通常不需要复制其参数，但如果数组是通过切片另一个数组或使用不寻常选项创建的，则可能需要复制它。函数ravel()和reshape()也可以通过使用可选参数来指示使用FORTRAN风格的数组，其中最左侧的索引更改速度最快。

reshape（m，n）函数返回具有修改形状的参数，而 ndarray.resize（（m,n））方法修改原始数组

>>> a
array([[2., 2., 5., 6.],
       [2., 7., 4., 2.],
       [9., 3., 5., 8.]])

>>> a.resize((2,6))
>>> a
array([[2., 2., 5., 6., 2., 7.],
       [4., 2., 9., 3., 5., 8.]])

如果在reshape（m，n）操作中将维度指定为-1，则会自动计算该维度

>>> a.reshape(3,-1)		#不想算的维度设置成-1，偷懒
array([[2., 2., 5., 6.],
       [2., 7., 4., 2.],
       [9., 3., 5., 8.]])
>>> a.reshape(-1,3)
array([[2., 2., 5.],
       [6., 2., 7.],
       [4., 2., 9.],
       [3., 5., 8.]])

2. 将不同数组堆叠在一起

几个数组可以沿不同的轴堆叠在一起

>>> a = np.floor(10*np.random.random((2,2)))
>>> a
array([[5., 7.],
       [6., 0.]])
       
>>> b = np.floor(10*np.random.random((2,2)))
>>> b
array([[1., 5.],
       [1., 5.]])
       
>>> np.vstack((a,b))	# v 垂向叠加
array([[5., 7.],
       [6., 0.],
       [1., 5.],
       [1., 5.]])
       
>>> np.hstack((b,a))		# h 水平叠加
array([[1., 5., 5., 7.],
       [1., 5., 6., 0.]])

函数 column_stack 将1D数组作为列叠加到2D数组中。它相当于仅用于二维数组的 hstack

>>> from numpy import newaxis
>>> np.column_stack((a,b))
array([[5., 7., 1., 5.],
       [6., 0., 1., 5.]])
       
>>> a = np.array([4,2])
>>> b = np.array([3,9])

>>> np.column_stack((a,b))
array([[4, 3],		# a、b 作为 列 向量
       [2, 9]])

>>> np.hstack((a,b))
array([4, 2, 3, 9])

>>> a[:,newaxis]		# 加入新的轴
array([[4],
       [2]])

>>> np.column_stack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))
array([[4, 3],
       [2, 9]])
>>> np.hstack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))		#两者结果一样
array([[4, 3],
       [2, 9]])

函数 row_stack 相当于 vstack。一般来说，对于具有两个以上维度的数组，hstack 沿第二轴堆叠，vstack 沿第一轴堆叠，concatenate 允许一个可选参数，给出串接应该发生的轴。

在复杂情况下，r_ 和 c_ 可用于通过沿一个轴叠加数字来创建数组。它们允许使用范围字面量（“：”）

>>> np.r_[1:5,8,9]
array([1, 2, 3, 4, 8, 9])

>>> np.c_[1:3,[8,9],									    
			  [10,11]]
array([[ 1,  8, 10],
       [ 2,  9, 11]])

3. 将一个数组分成几个较小的数组

使用 hsplit ，可沿水平轴拆分，通过指定要返回的均匀划分的数组数量，或指定要在其后进行划分的列

>>> a = np.floor(10*np.random.random((2,12)))
>>> a
array([[8., 9., 8., 8., 9., 9., 3., 6., 2., 3., 3., 1.],
       [2., 5., 8., 5., 9., 2., 1., 3., 6., 1., 6., 8.]])
>>> np.hsplit(a,3)		# 将 a 分成3份
[array([[8., 9., 8., 8.],
       [2., 5., 8., 5.]]), array([[9., 9., 3., 6.],
       [9., 2., 1., 3.]]), array([[2., 3., 3., 1.],
       [6., 1., 6., 8.]])]
>>> np.hsplit(a,(3,4))
[array([[8., 9., 8.],
       [2., 5., 8.]]), array([[8.],
       [5.]]), array([[9., 9., 3., 6., 2., 3., 3., 1.],
       [9., 2., 1., 3., 6., 1., 6., 8.]])]
>>> np.hsplit(a,(3,5))		# 把3,4列划出来
[array([[8., 9., 8.],
       [2., 5., 8.]]), array([[8., 9.],
       [5., 9.]]), array([[9., 3., 6., 2., 3., 3., 1.],
       [2., 1., 3., 6., 1., 6., 8.]])]

vsplit 沿纵轴分割，并且 array_split 允许指定沿哪个轴分割。

>>> a
array([[8., 9., 8., 8., 9., 9.],
       [3., 6., 2., 3., 3., 1.],
       [2., 5., 8., 5., 9., 2.],
       [1., 3., 6., 1., 6., 8.]])
>>> np.vsplit(a,(2,4))		# 把2,3行划出来
[array([[8., 9., 8., 8., 9., 9.],
       [3., 6., 2., 3., 3., 1.]]), 
       array([[2., 5., 8., 5., 9., 2.],[1., 3., 6., 1., 6., 8.]]), 
       array([], shape=(0, 6), dtype=float64)]
>>> np.vsplit(a,(2,3))		# 把2行划出来
[array([[8., 9., 8., 8., 9., 9.],
       [3., 6., 2., 3., 3., 1.]]), 
       array([[2., 5., 8., 5., 9., 2.]]), 
       array([[1., 3., 6., 1., 6., 8.]])]