numpy修改数组形状

numpy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 不改变数据条件下修改形状

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
import numpy as np
 
a = np.arange(8)
print ('原始数组:')
print (a)
print ('--------------------')
 
b = a.reshape(4,2)
print ('修改后的数组:')
print (b)

运行结果:
numpy修改数组形状_第1张图片

numpy.ndarray.flat 数组元素迭代器
import numpy as np
 
a = np.arange(9).reshape(3,3) 
print ('原始数组:')
for row in a:
    print (row)
print ('--------------------') 
#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)

运行结果:
numpy修改数组形状_第2张图片

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
ndarray.flatten(order='C')
  • order:‘C’ – 按行,‘F’ – 按列,‘A’ – 原顺序,‘K’ – 元素在内存中的出现顺序
import numpy as np
 
a = np.arange(8).reshape(2,4)
 
print ('原数组:')
print (a)
print ('--------------------')

# 默认按行
print ('展开的数组:')
print (a.flatten())
print ('--------------------')
 
print ('以 F 风格顺序(按列)展开的数组:')
print (a.flatten(order = 'F'))

运行结果:
numpy修改数组形状_第3张图片

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,修改会影响原始数组。

numpy.ravel(a, order='C')
  • order:‘C’ – 按行,‘F’ – 按列,‘A’ – 原顺序,‘K’ – 元素在内存中的出现顺序
import numpy as np
 
a = np.arange(8).reshape(2,4)
 
print ('原数组:')
print (a)
print ('--------------------')
 
print ('调用 ravel 函数之后:')
print (a.ravel())
print ('--------------------')
 
print ('以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后:')
print (a.ravel(order = 'F'))

运行结果:
numpy修改数组形状_第4张图片
参考:http://www.runoob.com/numpy

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