Python数据分析：numpy修改数组形状

Python数据分析：numpy修改数组形状

函数	描述
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

numpy.reshape 不改变数据条件下修改形状

numpy.reshape(arr, newshape, order=‘C’)

• arr 要修改形状的数组
• 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

import numpy as np
 
a = np.arange(8)
print ('原始数组：')
print (a)
print ('--------------------')
 
b = a.reshape(4,2)
print ('修改后的数组：')
print (b)

运行结果：

numpy.ndarray.flat 数组元素迭代器

import numpy as np
 
a = np.arange(9).reshape(3,3) 
print ('原始数组：')
for row in a:
    print (row)
print ('--------------------') 
#对数组中每个元素都进行处理，可以使用flat属性，该属性是一个数组元素迭代器：
print ('迭代后的数组：')
for element in a.flat:
    print (element)

运行结果：

numpy.ndarray.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

ndarray.flatten(order='C')

• order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序

import numpy as np
 
a = np.arange(8).reshape(2,4)
 
print ('原数组：')
print (a)
print ('--------------------')

# 默认按行
print ('展开的数组：')
print (a.flatten())
print ('--------------------')
 
print ('以 F 风格顺序（按列）展开的数组：')
print (a.flatten(order = 'F'))

运行结果：

numpy.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，修改会影响原始数组。

numpy.ravel(a, order='C')

• order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序

import numpy as np
 
a = np.arange(8).reshape(2,4)
 
print ('原数组：')
print (a)
print ('--------------------')
 
print ('调用 ravel 函数之后：')
print (a.ravel())
print ('--------------------')
 
print ('以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后：')
print (a.ravel(order = 'F'))

运行结果：

参考：http://www.runoob.com/numpy