标签：reshape transpose 修改 数组 numpy print 操作 Numpy

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下街几类：

　　1、修改数组形状

　　2、翻转数组

　　3、修改数组维度

　　4、连接数组

　　5、分割数组

　　6、数组元素的添加与删除

 

修改数组形状

函数	描述
reshape	不改变数据的条件下修改形状
flat	数组元素迭代器
flatten	返回一分数组拷贝， 对拷贝所做的修改不会影响原始数据
ravel	返回展开数组

numpy.reshape

numpy.reshape 函数可以再不改变数据的条件下修改形状，格式如下： numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

　　1、arr：要修改形状的数组

　　2、newshape：整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状

　　3、order： ‘C’ -- 按行， ‘F’ == 按列， ‘A’ -- 按顺序， ‘K’ -- 元素在内存中的出现顺序

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]]

 

 

翻转数组

函数	描述
transpose	对换数组的维度
ndarray.T	和 self.transpose()相同
rollaxis	向后滚动指定的轴
swapaxes	兑换数组的两个轴

numpy.transpose

numpy.transpose 函数用于兑换数组的维度，格式如下：

 

numpy.transpose(arr, axes)

参数说明：

　　1、arr：要操作数组

　　2、axes：整数列表，对应维度，同城所有维度都会兑换

　　

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(3, 4)

print('原数组，')
print(a)
print('\n')

print(‘对换数组，’')
print(np.transpose(a))

输出结果：
原数组：
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]


对换数组：
[[ 0  4  8]
 [ 1  5  9]
 [ 2  6 10]
 [ 3  7 11]]

 

标签：reshape,transpose,修改,数组,numpy,print,操作,Numpy
来源： https://www.cnblogs.com/jcjc/p/10795490.html

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