2-5 数组形状

In [1]:

import numpy as np
tang_arrary=np.arange(10)
tang_arrary

Out[1]:

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [2]:

tang_arrary.shape#形状

Out[2]:

(10,)

In [3]:

tang_arrary.shape=2,5#指定2行5列

In [4]:

tang_arrary

Out[4]:

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

In [5]:

tang_arrary.reshape(1,10)#改形状的方法2

Out[5]:

array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

 

大小必须不能改变

In [6]:

tang_arrary.shape=3,4

 

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-236d4f50caba> in <module>()
----> 1tang_arrary.shape=3,4

ValueError: cannot reshape array of size 10 into shape (3,4)

In [11]:

tang_arrary=np.arange(10)
tang_arrary.shape

Out[11]:

(10,)

In [12]:

tang_arrary=tang_arrary[np.newaxis,:]#新加一个维度
tang_arrary.shape

Out[12]:

(1, 10)

In [13]:

tang_arrary=tang_arrary[:,np.newaxis]#新加一个维度
tang_arrary.shape

Out[13]:

(1, 1, 10)

In [14]:

tang_arrary=tang_arrary[:,np.newaxis,np.newaxis]#新加2个维度
tang_arrary.shape

Out[14]:

(1, 1, 1, 1, 10)

In [17]:

tang_arrary=tang_arrary.squeeze()#压缩,空轴会被去掉
tang_arrary.shape

Out[17]:

(10,)

In [18]:

tang_arrary.shape=2,5

In [23]:

tang_arrary

Out[23]:

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

 

转置：不改变原来的变量

In [24]:

tang_arrary.T

Out[24]:

array([[0, 5],
       [1, 6],
       [2, 7],
       [3, 8],
       [4, 9]])

In [27]:

tang_arrary.transpose()

Out[27]:

array([[0, 5],
       [1, 6],
       [2, 7],
       [3, 8],
       [4, 9]])

 

数组的连接¶

In [29]:

a=np.array([[123,456,678],[321,344,451]])
a

Out[29]:

array([[123, 456, 678],
       [321, 344, 451]])

In [30]:

b=np.array([[133,444,412],[234,742,453]])
b

Out[30]:

array([[133, 444, 412],
       [234, 742, 453]])

 

拼接

In [32]:

c=np.concatenate((a,b))#第二个括号必须是元组形式
c

Out[32]:

array([[123, 456, 678],
       [321, 344, 451],
       [133, 444, 412],
       [234, 742, 453]])

In [34]:

c=np.concatenate((a,b),axis=0)#按照列拼接
c

Out[34]:

array([[123, 456, 678],
       [321, 344, 451],
       [133, 444, 412],
       [234, 742, 453]])

In [35]:

c=np.concatenate((a,b),axis=1)#按照行拼接
c

Out[35]:

array([[123, 456, 678, 133, 444, 412],
       [321, 344, 451, 234, 742, 453]])

In [36]:

c.shape

Out[36]:

(2, 6)

In [37]:

np.vstack((a,b))#默认轴=0

Out[37]:

array([[123, 456, 678],
       [321, 344, 451],
       [133, 444, 412],
       [234, 742, 453]])

In [38]:

np.hstack((a,b))#默认轴=1

Out[38]:

array([[123, 456, 678, 133, 444, 412],
       [321, 344, 451, 234, 742, 453]])

In [39]:

a.flatten()#把数值拉平，不改变原始数组

Out[39]:

array([123, 456, 678, 321, 344, 451])

In [40]:

a

Out[40]:

array([[123, 456, 678],
       [321, 344, 451]])

In [41]:

a.ravel()#把数值拉平，不改变原始数组

Out[41]:

array([123, 456, 678, 321, 344, 451])