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Numpy中如何實現(xiàn)數(shù)組重塑、合并與拆分-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)Numpy中如何實現(xiàn)數(shù)組重塑、合并與拆分,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家從事企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作、行業(yè)門戶網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計制作的專業(yè)的建站公司,擁有經(jīng)驗豐富的網(wǎng)站建設(shè)工程師和網(wǎng)頁設(shè)計人員,具備各種規(guī)模與類型網(wǎng)站建設(shè)的實力,在網(wǎng)站建設(shè)領(lǐng)域樹立了自己獨特的設(shè)計風(fēng)格。自公司成立以來曾獨立設(shè)計制作的站點成百上千。

1.數(shù)組重塑

1.1一維數(shù)組轉(zhuǎn)變成二維數(shù)組

通過reshape( )函數(shù)即可實現(xiàn),假設(shè)data是numpy.array類型的一維數(shù)組array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),現(xiàn)將其轉(zhuǎn)變?yōu)?行5列的二維數(shù)組,代碼如下:

data.reshape((2,5))

作為參數(shù)的形狀的其中一維可以是-1,它表示該維度的大小由數(shù)據(jù)本身推斷而來,因此上面代碼等價于:

data.reshape((2,-1))

1.2二維數(shù)組轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組

將多維數(shù)組轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組的運算通常稱為扁平化(flattening)或散開(raveling),因此有兩個函數(shù)可供選擇。執(zhí)行代碼如下:

data.ravel() # 不會產(chǎn)生源數(shù)據(jù)的副本
data.flatten() # 總是返回數(shù)據(jù)的副本

關(guān)于這兩點的區(qū)別,理解的不是很透徹。有人懂得話,歡迎評論交流。

2.數(shù)組的合并和拆分

2.1數(shù)組的合并

numpy提供許多數(shù)組合并的方法,這里只介紹最為常用的一種,即concatenate方法,代碼如下:

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參數(shù)指明合并的軸向,0表示按行,1表示按列

2.2數(shù)組的拆分

這里只介紹split函數(shù)

np.split(data, [1], axis=0)#data為拆分的數(shù)組,[1]為拆分的行號或列號,axis表明按列或者行進行拆分(默認為0,即按行拆分)

關(guān)于“Numpy中如何實現(xiàn)數(shù)組重塑、合并與拆分”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。

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