Numpy 修改数组形状 reshape
numpy中涉及修改数组形状的函数
reshape : 不改变数据的条件下修改形状
flat : 数组元素迭代器
flatten : 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel : 返回展开数组
numpy.reshape
numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下:
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
- arr:要修改形状的数组
- newshape:整数或者整数数组,新的形状应当兼容原有形状
- order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'k' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
import numpy as np
a = np.arange(8)
print ('原始数组:')
print (a)
print ('\n')
b = a.reshape(4,2)
print ('修改后的数组:')
print (b)
输出结果如下:
原始数组:
[0 1 2 3 4 5 6 7]
修改后的数组:
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]
numpy.ndarray.flat
numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器,实例如下:
实例
import numpy as np
a = np.arange(9).reshape(3,3)
print ('原始数组:')
for row in a:
print (row)
#对数组中每个元素都进行处理,可以使用flat属性,该属性是一个数组元素迭代器:
print ('迭代后的数组:')
for element in a.flat:
print (element)
输出结果如下:
原始数组:
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]
迭代后的数组:
0
1
2
3
4
5
6
7
8
numpy.ndarray.flatten
numpy.ndarray.flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组,格式如下:
ndarray.flatten(order='C')
参数说明:
- order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'K' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2,4)
print ('原数组:')
print (a)
print ('\n')
# 默认按行
print ('展开的数组:')
print (a.flatten())
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序展开的数组:')
print (a.flatten(order = 'F'))
输出结果如下:
原数组:
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
展开的数组:
[0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序展开的数组:
[0 4 1 5 2 6 3 7]
numpy.ravel
numpy.ravel() 展平的数组元素,顺序通常是"C风格",返回的是数组视图(view,有点类似 C/C++引用reference的意味),修改会影响原始数组。
该函数接收两个参数:
numpy.ravel(a, order='C')
参数说明:
- order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序,'K' -- 元素在内存中的出现顺序。
实例
import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2,4)
print ('原数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 ravel 函数之后:')
print (a.ravel())
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后:')
print (a.ravel(order = 'F'))
输出结果如下:
原数组:
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
调用 ravel 函数之后:
[0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后:
[0 4 1 5 2 6 3 7]