【Numpy】改变数组维数

前言

本篇总结、介绍Numpy数组（ndarray）的基本操作之一——改变数组维数 [1]。

1. atleast_1d、atleast_2d、atleast_3d

numpy.atleast_1d(*arys)：将输入转换为维度至少为1的数组。如果输入为标量，则会被转换为一维数组，而更高维度的输入则保持不变

• arys1, arys2…：类数组

numpy.atleast_1d返回一个数组或多个数组组成的列表（如果输入参数也为多个）。

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注释：
numpy.atleast_1d返回的是arys1, arys2…的视图（view），而非副本（copy）。

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# 标量输入会被转换为一维数组
>>> arr1 = np.atleast_1d(1)
>>> arr1
array([1])
>>> arr1.shape
(1,)

# 高维输入（维度大于1）保持不变
>>> arr2 = np.arange(8).reshape(2,2,2)
>>> arr2
array([[[0, 1],
        [2, 3]],

       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> arr2.shape
(2, 2, 2)
>>> arr3 = np.atleast_1d(arr2)
>>> arr3
array([[[0, 1],
        [2, 3]],

       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> arr3.shape
(2, 2, 2)
## numpy.atleast_1d返回的一般是数组的视图
>>> arr3 is arr2
True

# 多个输入参数
>>> arr4 = np.atleast_1d(1, [2,3,4])
>>> arr4
[array([1]), array([2, 3, 4])]

atleast_2d、atleast_3d和atleast_1d类似，只是分别将输入转换为维度至少为2和3的数组，在此不再赘述。

2. broadcast

3. broadcast_to

4. broadcast_arrays

5. expand_dims

numpy.expand_dims(a, axis)：拓展数组形状。在指定的axis参数位置插入一个新的轴

• a：类数组。输入数据
• axis：整数、或整数列表/元组，可选参数（从Numpy 1.18.0版本开始，支持整数列表/元组作为输入参数）
  • axis的取值范围为[-a.ndim-1, a.ndim]，除此之外的值会报错

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注释：
numpy.expand_dims(a, axis)返回的是a的视图。

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>>> arr1 = np.array([1,2])
>>> arr1
array([1, 2])
>>> arr1.shape
(2,)

>>> arr2 = np.expand_dims(arr1,axis=0)
>>> arr2
array([[1, 2]])
>>> arr2.shape
(1, 2)

>>> arr3 = np.expand_dims(arr1,axis=1)
>>> arr3
array([[1],
       [2]])
>>> arr3.shape
(2, 1)

>>> np.expand_dims(arr1,axis=2)
numpy.AxisError: axis 2 is out of bounds for array of dimension 2

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注释：
numpy.expand_dims(a, axis=0)等同于a[np.newaxis, :]或a[np.newaxis]；numpy.expand_dims(a, axis=0)等同于a[:, np.newaxis]（np.newaxis可以用None代替）。

>>> arr1 = np.array([1,2])
>>> arr1
array([1, 2])
>>> arr1.shape
(2,)

>>> arr2 = arr1[np.newaxis,:]
>>> arr2
array([[1, 2]])
>>> arr2.shape
(1, 2)

>>> arr3 = arr1[:,np.newaxis]
>>> arr3
array([[1],
       [2]])
>>> arr3.shape
(2, 1)

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6. squeeze

numpy.squeeze(a, axis=None)：从a中移除长度为1的轴

• a：类数组。输入数据
• axis：None、或整数、或整数列表/元组，可选参数
  • None：移除所有长度为1的轴
  • 整数或整数列表/元组：移除指定的单个或多个轴。如果数组在指定的轴上的长度大于1，则会报错

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注释：

• numpy.squeeze返回的是a自身或其视图
• 如果a在所有轴上的长度都为1，那么numpy.squeeze返回的是0维的Numpy数组，而非标量

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>>> arr1 = np.array([[[0], [1], [2]]])
>>> arr1.shape
(1, 3, 1)
>>> np.squeeze(arr1).shape
(3,)
>>> np.squeeze(arr1,axis=0).shape
(3, 1)
>>> np.squeeze(arr1,axis=1).shape
ValueError: cannot select an axis to squeeze out which has size not equal to one

>>> arr2 = np.array([[1]])
>>> arr2.shape
(1, 1)
>>> np.squeeze(arr2)
array(1)
>>> np.squeeze(arr2).shape
() # 0维Numpy数组

Reference

[1]: https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.array-manipulation.html