Python Numpy学习（三）数组形状操作

最新推荐文章于 2024-10-17 20:58:34 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-17 20:58:34 发布 · 1.1k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Python #Numpy

本文介绍了Python Numpy库中关于数组形状的操作，包括如何改变数组结构，如去除没用的维度和转置。特别强调了转置操作不会直接改变原矩阵，需要重新赋值。此外，还涵盖了数组的连接和其他变化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import numpy as np

a_array = np.arange(10)
a_array

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

一、数组结构改变

a_array.shape

(10,)

a_array.shape = 2,5

a_array

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

a_array.reshape(1,10)

array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

数组大小不能改变，如3，4就不可以

b_array = np.arange(10)
<
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【Python Numpy】修改数组形状
m0_62599305的博客
11-03 1822
NumPy（Numerical Python）是Python中用于处理数组和矩阵的重要库，它提供了丰富的功能，用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。在NumPy中，数组形状的修改是一个常见的操作，它允许你重新组织或变换数组的维度和大小。本文将介绍NumPy数组形状的概念，以及如何使用NumPy提供的方法来改变数组的形状。在NumPy中，数组的形状（shape）指的是数组的维度和各个维度的大小。一个数组的形状决定了它包含的元素数量和如何排列这些元素。
Python NumPy数组的创建方法
Vincent的博客
05-14 6554
Numpy是Python中科学计算的基础包，其核心对象就是ndarray（n维数组）。利用数组可以快速执行逻辑，形状操作，统计和傅里叶变换等运算，其效率比Python原生的数组效率更高。因此使用Numpy的第一件事就是创建Numpy数组，本文总结了5种常用的创建NumPy数组方法。
Python NumPy 数组形状(array shape)
m0_60105488的博客
08-15 1204
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy 数组形状(array shape) 原文地址：Python NumPy 数组形状(array shape) ...
python&numpy七：改变数组形状
m0_63030819的博客
01-01 660
借助reshape()、resize()和flatten()等方法改变数组形状
优快云 python中修改数组的形状
m0_71051710的博客
09-20 918
a1.ravel() #使用ravel函数进行扁平化，即将二维数组转换为一维数组（可以发现，二者没有任何区别，都可以将多维数组转换为一维数组）a1=np.random.randint(0,10,size=(3,4)) #创建一个随机整数在0到10之间且三行四列的数组。a=np.random.randint(0,5,size=(3,4)) #生成一个随机整数在0到5之间且是三行四列的数组。可以发现ravel函数扁平化后修改数组对原来的数组的值进行了替换，原来的数组6被替换为1。
【Python】数据分析.numpy.数组的形态转变
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
05-13 1424
Python----数据分析-numpy.数组的拼接 及 交换数据的行、列 竖直拼接：np.vstack() 水平拼接：np.hstack() 例题： 利用两种拼接方式将t1、t2拼接 import numpy as np t1 = np.arange(12).reshape((2,6)) print(t1) # [[ 0 1 2 3 4 5] # [ 6 7 8 9 10 11]] t2 = np.array(range(12,24)).reshape((2,6)) print(t2)
Python Numpy 自然数填充数组的实现
01-20
在Python的科学计算库NumPy中，数组的创建和操作是非常重要的功能。本文将深入探讨如何使用Numpy来实现自然数填充的数组，以及相关的数组操作技巧。 首先，我们了解到在Numpy中，可以使用`np.random.rand`函数来...
python numpy 一维数组转变为多维数组的实例
09-20
数组是NumPy的核心数据结构，通过它可以创建和操作数据。其中，一维数组（向量）和多维数组（矩阵）是经常需要处理的数据结构。对于数据科学、机器学习等领域来说，将一维数组转换为多维数组是常见的需求。 首先，...
Python如何调整数组的形状
微小冷的学习笔记
12-19 2249
数组中的数据在内存里是固定的，但计算时的排列方式却可以随时更改，这也是数组的强大之处。其中，`reshape`和`resize`功能相同，区别是前者返回新数组，后者则直接修改原始数组。
NumPy 数组矩阵运算
ColdCode's Hello World~
05-29 572
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/lsjseu/article/details/20359201 在原文基础上适当精简并更正少量原作者的笔误:   线性代数 1.  简单数组运算 >>> from numpy import * >>> from numpy.linalg import * >>> a = array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
numpy修改数组形状
厚积薄发
04-24 8208
Python数据分析：numpy修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape 不改变数据条件下修改形状 numpy.reshape(arr, newshape, order=‘C’) ar...
Numpy改变数组形状
qingmuluoyang的博客
06-09 123
Numpy; reshape();改变数组形状
numpy教程：numpy的数组形状操作
最新发布
keyboard专栏
10-17 1247
查看形状shape改变形状reshape()展平数组ravel()和flatten()转置数组和.T增加维度减少维度squeeze()交换轴swapaxes()调整数组维度resize()这些操作使得 Numpy 数组在处理数据时非常灵活，适用于不同形状的数据需求。
python numpy教程_Python之NumPy使用教程
weixin_39588223的博客
11-23 315
1.NumPy概述NumPy(Numerical Python)是用Python进行科学计算的基础软件包。包含以下特点：强大的N维数组对象Array成熟的函数库用于集成C/C++和Fortran代码的工具实用的线性代数、傅立叶变换和随机生成函数2.NumPy安装pip install numpy或pip3 install numpy3.NumPy引入import numpy as np#为了方便实...
【SVD（奇异值分解）】详解及python-Numpy实现
weixin_43821215的博客
07-26 1万+
奇异值分解(SingularValueDecomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。...
笔记：对numpy中shape的理解
by_study的博客
03-28 5万+
环境：Windows， Python2.7 一维情况： &gt;&gt;&gt; import numpy as np &gt;&gt;&gt; a = np.array([2,3,33]) &gt;&gt;&gt; a array([ 2 3 33 ]) &gt;&gt;&gt; print a [ 2 3 33 ] &gt;&gt;&gt; a.shape (3, ) 一维情况
Numpy简易教程4——变换数组的形态
mighty13的专栏
08-11 3万+
变换数组的形态 1. 改变数组的形状 在对数组进行操作时，经常要改变数组的维度。 在NumPy中，常用reshape函数改变数组的“形状”，也就是改变数组的维度。其参数为一个正整数元组，分别指定数组在每个维度上的大小。 reshape函数在改变原始数据的形状的同时不改变原始数据的值。 如果指定的维度和数组的元素数目不吻合，则函数将抛出异常。 案例：改变数组形状 # 创建一维数组 arr = np.arange(12) print('创建的一维数组为：',arr) # 设置数组的形状 print('新的一
numpy库数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度
热门推荐
山中有石为玉
06-04 12万+
import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型：",a1.dtype) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数：",a1.size) ...
【Python学习】Numpy测试题（1）
小小小草儿的博客哟
03-03 1875
题目原文 1.Import numpy as np and see the version? import numpy as np print(np.__version__) __version__就像是一种内置的宏。 2.How to create a 1D array? import numpy as np array = np.array([i for i in ran...
Python Numpy库：数组操作与性能优化实战
`np.array()`函数可以将普通Python列表转换为Numpy数组，并可指定元素数据类型。另外，`zeros()`、`ones()`和`empty()`函数分别创建全0、全1或随机填充的数组，而`arange()`和`linspace()`则用于生成特定范围内的等...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值