Numpy 改变数组维度的几种方法

参考文章链接：https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/79758168

来自 《Python数据分析基础教程：Numpy 学习指南（第2版）》

Numpy改变数组维度的方法有：

 

• reshape()
• ravel()
• flatten()
• 用元组设置维度
• transpose() 和 swapaxes()
• resize()

 

下面将依次进行说明

    0. 首先，创建一个多维数组

from numpy import * 
a = arange(24)

    得到：

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

    1.reshape 函数（可用于一维变为多维，不能用于多维的维度间的交换，如无法将（3,1024,512）变为（1024,512,3））

b = a.reshape(2,3,4)
print(b)

    得到一个 2*3*4 维的数组：

[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

    可以想象成2层小洋楼，每层有 3*4 个房间

    2.ravel函数 可以将多维数组展平（也就是变回一维）

c = b.ravel()
print(c)

    得到一维数组

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

    3.flatten函数  也是将多维数组展平，与ravel函数的功能相同，不过flatten函数会请求分配内存来保存结果，而ravel函数只是返回数组的一个视图(view)

c = b.flatten()
print(c)

    得到一维数组

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

    4.用元组设置维度

    直接用一个正整数元组来设置数组的维度

b.shape = (6,4)
print(b)

   这种做法将直接改变所操作的数组，现在数组b变成了一个 6*4 的多维数组

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]

    5.transpose函数将矩阵进行转置（可以用于多维度的维度交换，如:

np.transpose(a,[1,2,0]) 将a的维度由（3,1024,512）变为（1024,512,3））

       同样可以用于多维度维度交换的还有：swapaxes(),如:

a.swapaxes(0,1)其实就是把矩阵中0,1两个轴对换一下维度由（3,1024,512）变为(1024,3,512)

d = b.transpose()
print(d)

    得到 4*6 的多维数组

[[ 0  4  8 12 16 20]
 [ 1  5  9 13 17 21]
 [ 2  6 10 14 18 22]
 [ 3  7 11 15 19 23]]

    6.resize函数  和reshape函数的功能一样，但resize会直接修改所操作的数组

b.resize((2,12))
print(b)

    得到 2*12 的两维数组

[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]]

    并且这一步不可以通过赋值来实现，如下所示：

e = b.resize((2,12))
print(e)

    此时结果为：

None