numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)
2020-04-29 12:14
2076 查看
numpy库对多维数组有非常灵巧的处理方式,主要的处理方法有:
.reshape(shape) : 不改变数组元素,返回一个shape形状的数组,原数组不变
.resize(shape) : 与.reshape()功能一致,但修改原数组
In [22]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [23]: a.reshape([4,5]) Out[23]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) In [24]: a Out[24]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]) #修改原数组 In [25]: a.resize([4,5]) In [26]: a Out[26]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]])
.swapaxes(ax1,ax2) : 将数组n个维度中两个维度进行调换,不改变原数组
In [27]: a.swapaxes(1,0) Out[27]: array([[ 0, 5, 10, 15], [ 1, 6, 11, 16], [ 2, 7, 12, 17], [ 3, 8, 13, 18], [ 4, 9, 14, 19]])
.flatten() : 对数组进行降维,返回折叠后的一维数组,原数组不变
In [29]: a.flatten() Out[29]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
到此这篇关于numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)的文章就介绍到这了,更多相关numpy ndarray多维数组维度变换内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
您可能感兴趣的文章:
相关文章推荐
- 【python】numpy库ndarray多维数组的维度变换方法:reshape、resize、swapaxes、flatten等详解与实例
- Python——数组重组(flatten、flat、ravel、reshape、resize)
- python--数组将维之flatten(), ravel(), reshape(), resize(), flat
- numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别
- PyTorch中Tensor的维度变换实现
- jQuery实现导航栏头部菜单项点击后变换颜色的方法
- VueJs 监听 window.resize 方法
- 求一维数组和二维数组的维度方法
- 图片透明度变换实现方法
- 变换用户身份为root的方法su 与 sudo
- c++通过三种方法(字符数组,字符串指针,移动指针)变换大小写
- 【Vegas原创】变换VS2005默认浏览器方法
- 按钮的点击变换颜色还有另外的方法!
- 5 关于数据仓库维度数据处理的方法探究系列——缓慢变化维处理——全历史记录
- 使用numpy解决图像维度变换问题
- 第十章 Scala 容器基础(十六):flatMap一个把flatten和map结合起来的方法
- tensorflow中的shape维度理解和reshape取-1的含义
- flex titlewindow的resize方法二
- scikit-learn中的数据变换方法
- 特征变换以及维度下降——前言