numpy修改数组维度和连接数组
numpy修改数组维度和连接数组
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| broadcast | 产生模仿广播的对象 |
| broadcast_to | 将数组广播到新形状 |
| expand_dims | 扩展数组的形状 |
| squeeze | 从数组的形状中删除一维条目 |
numpy.broadcast 用于模仿广播的对象，返回一个对象，该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。
numpy.broadcast_to 将数组广播到新形状。它在原始数组上返回只读视图。 它通常不连续。 如果新形状不符合 NumPy 的广播规则，该函数可能会抛出ValueError。
numpy.expand_dims 通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状
numpy.expand_dims(arr, axis)
arr：输入数组axis：新轴插入的位置
import numpy as np
x = np.array(([1,2],[3,4]))
print ('数组 x：')
print (x)
print ('--------------------')
y = np.expand_dims(x, axis = 0)
print ('数组 y：')
print (y)
print ('--------------------')
print ('数组 x 和 y 的形状：')
print (x.shape, y.shape)
print ('--------------------')
# 在位置 1 插入轴
y = np.expand_dims(x, axis = 1)
print ('在位置 1 插入轴之后的数组 y：')
print (y)
print ('--------------------')
print ('x.ndim 和 y.ndim：')
print (x.ndim,y.ndim)
print ('--------------------')
print ('x.shape 和 y.shape：')
print (x.shape, y.shape)
运行结果：
numpy.squeeze 从给定数组的形状中删除一维的条目
numpy.squeeze(arr, axis)
-
arr：输入数组 -
axis：整数或整数元组，用于选择形状中一维条目的子集
import numpy as np
x = np.arange(9).reshape(1,3,3)
print ('数组 x：')
print (x)
print ('--------------------')
y = np.squeeze(x)
print ('数组 y：')
print (y)
print ('--------------------')
print ('数组 x 和 y 的形状：')
print (x.shape, y.shape)
运行结果：
连接数组
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| concatenate | 连接沿现有轴的数组序列 |
| stack | 沿着新的轴加入一系列数组。 |
| hstack | 水平堆叠序列中的数组（列方向） |
| vstack | 竖直堆叠序列中的数组（行方向） |
numpy.concatenate 沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)
a1, a2, ...：相同类型的数组axis：沿着它连接数组的轴，默认为 0
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('--------------------')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二个数组：')
print (b)
print ('--------------------')
# 两个数组的维度相同
print ('沿轴 0 连接两个数组：')
print (np.concatenate((a,b)))
print ('--------------------')
print ('沿轴 1 连接两个数组：')
print (np.concatenate((a,b),axis = 1))
运行结果：
numpy.stack 沿新轴连接数组序列
numpy.stack(arrays, axis)
- arrays：相同形状的数组序列
axis：返回数组中的轴，输入数组沿着它来堆叠
numpy.hstack 通过水平堆叠来生成数组
numpy.vstack 通过垂直堆叠来生成数组
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('--------------------')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二个数组：')
print (b)
print ('--------------------')
print ('沿轴 0 堆叠两个数组：')
print (np.stack((a,b),0))
print ('--------------------')
print ('沿轴 1 堆叠两个数组：')
print (np.stack((a,b),1))
print ('--------------------')
print ('水平堆叠：')
c = np.hstack((a,b))
print (c)
print ('--------------------')
print ('竖直堆叠：')
d = np.vstack((a,b))
print (d)
运行结果：
参考：http://www.runoob.com/numpy