Numpy 数组操作

发布时间：2023-07-03 09:17:18 所属栏目：教程来源：

导读：Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，本节重点介绍如下几类：

修改数组形状；

翻转数组；

格式转换。

1. 修改数组形状
常用的修改数组形状的函数有：

函数说明
reshape 不改变数据的条件下

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，本节重点介绍如下几类：

修改数组形状；

翻转数组；

格式转换。

1. 修改数组形状
常用的修改数组形状的函数有：

函数   说明
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

1.1 reshape
numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状，其函数原型如下：

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
参数   说明
arr   待修改形状的数组
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。
案例
生成一维数组，并利用 reshape 进行数组形状的重整：

arr0 = np.arange().reshape(,)
输出结果为：

array([[, , , ], [, , , ]])

1.2 flatten
numpy.ndarray.flatten返回一份数组拷贝，并折叠为一维的数组。对拷贝所做的修改不会影响原始数组，函数原型如下：

ndarray.flatten(order='C')
其中，order 可选：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序。

案例
将数组 arr0 以特定顺序展开：

print(将arr0以行顺序展开：, arr0.flatten(order='C'))print(将arr0以列顺序展开：, arr0.flatten(order='F'))
执行结果为：

将arr0以行顺序展开： [ ]将arr0以列顺序展开： [ ]
1.3 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（view），修改会影响原始数组。

该函数接收两个参数：

numpy.ravel(a, order='C')
其中，order 可选：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序。

案例
arr_r = np.ravel(arr0, order='C')
展开结果为：

arr_r
out:array([, , , , , , , ])
通过切片赋值的方法，显式地改变 arr_r 的值，查看 arr0 的变化：

arr_r[] = arr0
out:array([[, , , ], [ , , , ]])
可以看到，虽然利用 ravel 方法对 arr0 进行了展开，但是对展开后的结果所做的修改，也会对应地出现在 arr0 上。

2. 翻转数组
numpy.transpose 函数用于对换数组的维度。

案例
调换 arr0 的数组维度，达到转置的效果：

np.transpose(arr0)out:array([[, ], [ , ], [ , ], [ , ]])
类似地，上述案例可以写为：

arr0.transpose()out:array([[, ], [ , ], [ , ], [ , ]])
或者：

arr0.T
out:array([[, ], [ , ], [ , ], [ , ]])

3. 格式转换
借助于 tolist()，可以快速把 ndarray 格式的数组，转变为列表，方便在某些情况下使用。

案例
把 arr0 转化为列表：

arr0.tolist()out:[[, , , ], [, , , ]]
可以看到，对于二维数组，转化后的结果是一个两层嵌套列表。

4. 小结
本节重点介绍数组操作的三种方法：修改数组形状、翻转数组以及转化数组为列表。特别要注意的是ravel() 函数，返回的是原始数组的视图，对结果的修改会对应地体现在原始数组上。

（编辑：汽车网）

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