2.7變換數(shù)組的形態(tài)《Python數(shù)據(jù)挖掘》

NumPy數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)-變換數(shù)組的形態(tài)

改變數(shù)組形狀掌握NumPy數(shù)組對(duì)象ndarray變換數(shù)組的形態(tài)In[43]:arr=np.arange(12)#創(chuàng)建一維數(shù)組print('創(chuàng)建的一維數(shù)組為：',arr)Out[43]:創(chuàng)建的一維數(shù)組為：[01234567891011]In[44]:print('新的一維數(shù)組為：',arr.reshape(3,4))#設(shè)置數(shù)組的形狀Out[44]:新的一維數(shù)組為：[[0123][4567][891011]]In[45]:print('數(shù)組維度為：',arr.reshape(3,4).ndim)#查看數(shù)組維度Out[45]:數(shù)組維度為：2使用ravel函數(shù)展平數(shù)組掌握NumPy數(shù)組對(duì)象ndarray變換數(shù)組的形態(tài)In[46]:arr=np.arange(12).reshape(3,4)print('創(chuàng)建的二維數(shù)組為：',arr)Out[46]:創(chuàng)建的二維數(shù)組為：[[0123][4567][891011]]In[47]:print('數(shù)組展平后為：',arr.ravel())Out[47]:數(shù)組展平后為：[01234567891011]使用flatten函數(shù)展平數(shù)組掌握NumPy數(shù)組對(duì)象ndarray變換數(shù)組的形態(tài)In[48]:print('數(shù)組展平為：',arr.flatten())#橫向展平Out[48]:數(shù)組展平為：[01234567891011]In[49]:print('數(shù)組展平為：',arr.flatten('F'))#縱向展平Out[49]:數(shù)組展平為：[04815926103711]組合數(shù)組使用hstack函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向組合：np.hstack((arr1,arr2))使用vstack函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向組合：np.vstack((arr1,arr2))使用concatenate函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向組合：np.concatenate((arr1,arr2),axis=1))使用concatenate函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向組合：np.concatenate((arr1,arr2),axis=0))掌握NumPy數(shù)組對(duì)象ndarray變換數(shù)組的形態(tài)切割數(shù)組使用hsplit函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向分割：np.hsplit(arr1,2)使用vsplit函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組縱向分割：np.vsplit(arr,2)使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組橫向分割：np.split(arr,2,axis=1)使用split函數(shù)