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Numpy基礎操作:數(shù)組之間形狀相互轉換

更新時間:2021-12-08 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

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ndarray對象提供了一些可以便捷地改變數(shù)組基礎形狀的屬性和方法,例如,將一個3行4列的二維數(shù)組轉換成6行2列的二維數(shù)組,關于這些屬性和方法的具體說明如表9-3所示。

1638958581723_1.jpg
上述這些方法都能夠改變數(shù)組的形狀,但是,reshape()、ravel()方法和T屬性返的都是一個已經(jīng)修改的新數(shù)組,并不會修改原始數(shù)組。例如:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]    #創(chuàng)建一個2行3列的數(shù)組
>>> arr
array([[1, 2, 3],
      [4,5,6]])
>>> new_arr = arr.reshape((3, 2))     #返回維度為(3,2)的數(shù)組
>>> new arr
array([[1, 2],
      [3,4],
      [5,6]])
>>> arr.ravel()     #對數(shù)組進行降維處理
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> arr.T           #對數(shù)組進行軸對換
array([[1, 4],
      [2,5],
      [3,6]])
>>> arr            #查看原始數(shù)組是否發(fā)生變化
array([[1, 2, 3],    
[4,5,6]])

numpy數(shù)組制樣支持索引和切片操作,具體的用法與序列類型相似。例如:

>>>arr = np.arange(1,9).reshape((4,22)) #生成4行2列的數(shù)組
>>> arr
array([[1, 2],
      [3,4],
      [5,6],
      [7,8]])
>>> arr[2]            #獲取第2行數(shù)據(jù)
array([5, 6])
>>> arr[1:3]          #獲取第1~2行數(shù)據(jù)
array([[3, 4],
      [5,6]])

除此之外,numpy中提供了一批具有基本數(shù)學運算功能的函數(shù),如表9-4所示。

表9-4 numpy模塊的算術運算函數(shù)
1638958602499_函數(shù).jpg

表9-4中列舉的所有運算函數(shù)的參數(shù)y都是可選的,如果指定了參數(shù)y,結果將被保存到y(tǒng)中,比如np.add(a,b,a)表示a+=b;如果沒有指定參數(shù)y,結果將被保存到一個新創(chuàng)建的數(shù)組中,比如c=np.add(a,b)表示c=a+b。

數(shù)組無須循環(huán)遍歷便可以對每個元素執(zhí)行批量的算術操作,也就是說形狀相同的數(shù)組之間執(zhí)行算術運算時,會應用到位置相同的元素上進行計算。例如,數(shù)組a=[1,2,3]和數(shù)組b=[4,5,6],a*b所得的結果為1*4、2*5和3*6組成的一個新數(shù)組。若兩個數(shù)組的基礎形狀不同,numpy可能會觸發(fā)廣播機制,該機制需要滿足以下任一條件。






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