numpy 矩阵形状调整:拉伸、变成一位数组的实例
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
#coding:utf-8
importnumpyasnp
##改变数组的形状
#将b变成3*4的矩阵
b=np.arange(24).reshape(3,8)
print(b)
#将多维数组变成1维数组
a=b.ravel()
print(a)
#将多维数组变成1维数组，faltten返回的是真实的数组，需要分配新的内存空间。而ravel返回的是数组的视图
print(b.flatten())
print("拉直之后：",b)
#改变b本身的数组,会改变所作用的数组
b.resize(2,12)
#不改变b本身的数组
c=b.reshape(2,12)
print(c)
补充知识：numpyndarray形状（shape）变换(reshape)变形
1，新建array（numpy.ndarray）
importnumpyasnp #手动填写一个 a=[[1,2],[2,3],[3,4]] a=np.array(a) #随机生成一个 b=np.random.randint(0,10,(2,3))#两行三列，元素从0到10
2，查看形状
print(a.shape)
#(3,2)
3，多种变形
#填写元素个数，变成一维 a.reshape(6) #只给行数n，numpy根据给出的行数，自行计算（列参数为-1，注意元素总的个数要能被n整除） #或者是在不知道转换之后a的列数应该是多少的情况下使用。 a.reshape(2,-1) #array([[1,2,2], #[3,3,4]]) a.reshape(3,-1) #array([[1,2], #[2,3], #[3,4]]) #只给列数。同理。在不知道a的行数的情况下也可以使用。 a.reshape(-1,1) #array([[1], #[2], #[2], #[3], #[3], #[4]])
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