numpy中ravel, flatten, flat, reshape, squeeze的用法

最新推荐文章于 2025-01-29 14:59:19 发布

坤斤拷

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分类专栏： Python 文章标签： python numpy

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本文详细介绍了使用NumPy库进行数组操作的各种方法，包括ravel(), flatten(), flat, reshape(), squeeze()等函数的使用场景及区别，通过实例展示了如何将多维数组转换为一维数组，以及如何改变数组的形状。

ravel()：使多维数组转化为一维数组，只有在需要时才会产生副本（copy）

flatten()：使多维数组转化为一维数组，返回源数据的副本

flat：返回数组的iterator，使其能够像一维数组一样遍历

reshape()：仅仅改变数组形状，可以通过reshape(-1)使原多维数组转化为一维数组，也可reshape(x, y)使其转化为其他形状

squeeze()：只能使数组内只有单个项的多维数组转化为一维数组

>>> arr = np.array(range(4)).reshape(2, 2)
>>> arr
array([[0, 1],
       [2, 3]])

>>> arr.ravel()
array([0, 1, 2, 3])

>>> arr.flatten()
array([0, 1, 2, 3])

>>> arr.flat[2]
2

>>> arr.reshape(-1)
array([0, 1, 2, 3])

>>> arr.squeeze()
array([[0, 1],
       [2, 3]])

>>> arr2 = np.array([[0], [1], [2], [3]])
>>> arr2.squeeze()
array([0, 1, 2, 3])