python基础之numpy.reshape、ravel() 和 flatten()函数详解

最新推荐文章于 2022-12-18 14:35:22 发布
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分类专栏： python jupyter notebook 机器学习 文章标签： python numpy 人工智能 tensorflow 机器学习
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Python——数组重组（flatten、flat、ravel、reshape、resize）
一叶_障目
02-01 2万+
一、numpy.flatten" role="presentation" style="position: relative;">一、numpy.flatten一、numpy.flatten一、numpy.flatten ndarray.flatten(order='C') 将数组变为一维 Parameters: order : {‘C’, ‘
numpy中ravel函数、flatten函数的功能及差异
data+scenario+science+insight
05-04 792
numpy中ravel函数、flatten函数的功能及差异 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(20).reshape(4,5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) >>> a.reshape(2,10) a..
数据分析(三)之numpy数组学习【shape、reshape、flatten】
捌椒的博客
12-13 523
数据分析学习线路图 1、什么是numpy? 一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算 。 1.1 numpy常用的数据类型 数据类型的操作 1.2 使用numpy创建数组 import numpy as np import random # 使用numpy生成数组,得到ndarray的类型 t1 = np.array([1, 2, 3, ]) print(t1) # [1 2 3] print(type
python--数组将维之flatten(), ravel(), reshape(), resize(), flat
xrinosvip的博客
08-25 2323
重点说一下 flatten() 和 ravel(): 相同点: 两者的功能是一致的: 将多维数组将为一维数组 不同点： 在于是返回: 拷贝(copy) 还是 返回 视图(view) numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵， 而numpy.ravel()返回的是视图（view，有点类似 C/C++引用reference的意味），会...
Python每日一记180>>>numpy之np_c、np_r、np.ravel、np.flatten、reshape(-1,1)、reshape(1,-1)
教练我想学编程
10-19 520
import numpy as np import pandas as pd a = np.array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]]) b = np.array([[4, 5, 6], [1, 2, 3]]) print(a) print(b) print("-------------------------\n") print(a.ravel())#变为一维，先行后列 print...
python中reshape()、flatten()、ravel()函数、flat属性
qq_42995425的博客
09-27 2264
数组形状修改函数 1、 reshape reshape()函数既可以被numpy调用，调用时ndarray数组当成参数。 也可以直接被ndarray数组调用，参数传形状就可。 参数order=“C”/“F” "C"默认将原来数组按行填充。 “F”默认把原来数组按列填充。 2、 flat、flatten()、ravel（） arr=np.arange(8).reshape(2,4) flat是ndarray的属性，arr.flat是一个可迭代对象，用list(arr)可以显示. 对应的函数arr.flatte
浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别
09-16
在numpy库中，数组操作是数据处理的核心，其中resize、reshape、ravel和flatten四个函数在数组形状变换中起着重要作用。理解它们的区别对于高效地处理数据至关重要。 首先，`resize`函数会直接改变原数组的形状。...
python numpy diff_python numpy.diff_Python numpy 常用函数总结
weixin_35294082的博客
02-19 452
Numpy是什么在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念。Python 是一种高级的，动态的，多泛型的编程语言。Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样，因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法。numpy很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经...
numpy.ravel() 和 numpy.flatten() 的用法
miaoyanmm的博客
06-28 1018
作用 实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。 import numpy as np x = ...
python的shape和reshape_浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别
weixin_39831170的博客
12-04 415
这两组函数中区别很是类似，都是一个不改变之前的数组，一个改变数组本身resize和reshape>>> import numpy as np>>> a = np.arange(20).reshape(4,5)>>> aarray([[ 0, 1, 2, 3, 4],[ 5, 6, 7, 8, 9],[10, 11, 12, 13, 14],[1...
numpy中函数resize与reshape，ravel与flatten的区别
A_Bo的博客
02-04 9848
这两组函数中区别很是类似，都是一个不改变之前的数组，一个改变数组本身resize和reshape>>> import numpy as np >>> a = np.arange(20).reshape(4,5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], ...
numpy 中降维函数ravel（）、flatten（）、squeeze（）、reshape（）笔记
weixin_44521404的博客
08-19 3万+
ravel（）：将多维数组拉平（一维），不产生原数据副本 flatten（）：将多维数组拉平，产生原数据的副本 squeeze（）：除去多维数组中，维数为1的维度，如315降维后3*5 reshape（-1）：多维数组，拉平 reshape（-1，5），其中-1表示我们不用亲自去指定这一维度的大小，理解为n维 ...
Numpy中getA()/getA1()/getH()/getI()函数（源码实例）
W_weiying的博客
07-16 2188
    numpy中shape函数与tile函数 1. getA()函数：将矩阵变成ndarray类型，或者使用 np.asarray()函数 import numpy as np a=np.mat([[1,2],[3,4],[5,6]]) a Out[32]: matrix([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) a.getA() Out...
python-- numpy--变换多维数组为一维数组（reshape、flatten、ravel）
qq_40837795的博客
12-18 8325
如果使用reshape(1, -1)这个时候在转化为list时候，结果是两个，如果此时需要访问一维度，则需要啊。
拉平操作 ravel()和faltten()及reshape(1,-1)的区别联系
HAJIC的博客
09-03 431
import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[1,2,3]]) x.flatten() array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3]) x.ravel() array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3]) x.ravel('F') array([1, 4, 1, 2, 5, 2, 3, 6, 3]) x.flatten('F') array([1, 4, 1, 2, 5, 2, 3, 6, 3])
Python函数reshape(-1,1)到底有什么用？
qq_43511299的博客
05-25 1万+
reshape(-1,1)中的-1代表无意义 reshape(-1,1)代表将二维数组重整为一个一列的二维数组 reshape(1,-1)代表将二维数组重整为一个一行的二维数组 reshape(-1,n)代表将二维数组重整为n列的二维数组 reshape(n,-1)代表将二维数组重整为n行的二维数组 import numpy as np x=np.array([[1,2,3],[2,3,5],[11,15,17],[58,2,87],[5,8,2],[1,4,3]]) a=x.reshape(-1,1) p
Python——NumPy中把多维数组变一维数组/多个一维数组连接为一维数组的方法
热门推荐
Leo_Huang720的博客
08-13 6万+
下面讨论把多种情况下的数组转化为一维数组的方法 1.flatten函数能将多维数组变成一位数组 2.concatenate函数是用于数组的连接操作，可将多个一维数组连接为一维数组 下面来看示例： 1.使用flatten函数将多维数组变成一位数组 arr4=np.array([[65,76,89,91],[31,42,45,61]],float) arr4 Out[7]: array(...
python怎么应用numpy库中reshape函数
最新发布
06-06
在Python中，可以使用numpy库中的reshape函数来改变一个数组的形状。该函数的语法如下： ```python numpy.reshape(array, newshape, order='C') ``` 其中，参数`array`是需要改变形状的数组，参数`newshape`是一个整数或整数元组，表示新的形状。参数`order`是可选参数，用于指定数组在内存中的存储方式，可以是'C'（按行存储）或'F'（按列存储）。 例如，将一个一维数组转换为一个二维数组： ```python import numpy as np # 创建一个一维数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 将一维数组转换为二维数组 b = np.reshape(a, (2, 3)) print(b) ``` 输出结果为： ``` [[1 2 3] [4 5 6]] ``` 另外，numpy库中还有一些其他的函数也可以用于改变数组的形状，例如`numpy.ravel`、`numpy.flatten`等。这些函数的具体用法可以参考numpy官方文档。
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