Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例

程序员学府

于 2020-03-27 21:59:45 发布

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分类专栏： python基础编程文章标签： python 编程语言人工智能

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本文介绍了Python中reshape函数的使用以及如何将多个二维数组合并为三维数组。通过实例展示了reshape、resize、swapaxes等操作，并探讨了不同合并方法的适用场景，包括使用np.append和reshape的组合技巧。

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今天小编就为大家分享一篇Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
reshape(shape) ：不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变。是对每行元素进行处理

resize(shape) ：与.reshape()功能一致，但修改原数组

In [1]: a = np.arange(20)
#原数组不变
In [2]: a.reshape([4,5])
Out[2]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
  [ 5, 6, 7, 8, 9],
  [10, 11, 12, 13, 14],
  [15, 16, 17, 18, 19]])
  
In [3]: a
Out[3]:
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
  17, 18, 19])
  
#修改原数组
In [4]: a.resize([4,5])
  
In [5]: a
Out[5]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
  [ 5, 6, 7, 8, 9],
  [10, 11, 12, 13, 14],
  [15, 16, 17, 18, 19]])

.swapaxes(ax1,ax2) ：将数组n个维度中两个维度进行调换，不改变原数组

In [6]: a.swapaxes(1,0)
Out[6]:
array([[ 0, 5, 10, 15],
  [ 1, 6, 11, 16],
  [ 2, 7, 12, 17],
  [ 3, 8, 13, 18],
  [ 4, 9, 14, 19]])

.flatten() ：对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变In

 [7]: a

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