详谈Numpy中数组重塑、合并与拆分方法

 更新时间:2018年04月17日 08:59:19   作者:jingyi130705008   我要评论
下面小编就为大家分享一篇详谈Numpy中数组重塑、合并与拆分方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1.数组重塑

1.1一维数组转变成二维数组

通过reshape( )函数即可实现,假设data是numpy.array类型的一维数组array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),现将其转变为2行5列的二维数组,代码如下:

data.reshape((2,5))

作为参数的形状的其中一维可以是-1,它表示该维度的大小由数据本身推断而来,因此上面代码等价于:

data.reshape((2,-1))

1.2二维数组转换成一维数组

将多维数组转换成一维数组的运算通常称为扁平化(flattening)或散开(raveling),因此有两个函数可供选择。执行代码如下:

data.ravel() # 不会产生源数据的副本
data.flatten() # 总是返回数据的副本

关于这两点的区别,理解的不是很透彻。有人懂得话,欢迎评论交流。

2.数组的合并和拆分

2.1数组的合并

numpy提供许多数组合并的方法,这里只介绍最为常用的一种,即concatenate方法,代码如下:

arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
arr2 = np.array([[7,8,9], [10,11,12]])
data = np.concatenate([arr1, arr2], axis=0) # axis参数指明合并的轴向,0表示按行,1表示按列

2.2数组的拆分

这里只介绍split函数

np.split(data, [1], axis=0)#data为拆分的数组,[1]为拆分的行号或列号,axis表明按列或者行进行拆分(默认为0,即按行拆分)

以上这篇详谈Numpy中数组重塑、合并与拆分方法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澳门金沙网上娱乐。

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