python数据分析（二）——numpy数组的计算

系列文章：
python数据分析（一）——numpy数组的创建
python数据分析（三）——numpy读取本地数据和索引
python数据分析（四）——numpy中的nan和数据的填充
python数据分析（五）——numpy+matplotlib实例

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一、数组形状转换

代码如下（示例）：

In[60]:a = np.array([3, 4, 5, 6, 7, 8], [4, 5, 6, 7, 8, 9])
In[61]:a 
Out[61]:
array([[3, 4, 5, 6, 7, 8],
	  [4, 5, 6, 7, 8, 9]])

查看数组的形状：
In[62]:a.shape
Out[62]:(2, 6)

修改数组的形状：
In[63]:a.reshape(3, 4)
Out[63]:
array([[3, 4, 5, 6],
	  [7, 8, 4, 5],
	  [6, 7, 8, 9]])

In[64]:a.shape
Out[64]:(2, 6)
#为什么a还是2行6列的数组呢？
只是输出改变了形状，但本质没有发生变化

In[65]:b = a.reshape(3, 4)

In[66]:b.shape
Out[66]:(3, 4)

In[67]:b
Out[67]:
array([[3, 4, 5, 6],
	   [7, 8, 4, 5],
	   [6, 7, 8, 9]])

把数组转化为1维度数据
In[69]:b