1 修改数组维度
维度 | 描述 |
---|---|
broadcast |
产生模仿广播的对象 |
broadcast_to |
将数组广播到新形状 |
expand_dims |
扩展数组的形状 |
squeeze |
从数组的形状中删除一维条目 |
numpy.broadcast
numpy.broadcast 用于模仿广播的对象,它返回一个对象,该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。
该函数使用两个数组作为输入参数,如下实例:
import numpy as np x = np.array([[1], [2], [3]]) y = np.array([4, 5, 6]) # 对 y 广播 x b = np.broadcast(x,y) # 它拥有 iterator 属性,基于自身组件的迭代器元组 print ('对 y 广播 x:') r,c = b.iters # Python3.x 为 next(context) ,Python2.x 为 context.next() print (next(r), next(c)) print (next(r), next(c)) print ('\n') # shape 属性返回广播对象的形状 print ('广播对象的形状:') print (b.shape) print ('\n') # 手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加 b = np.broadcast(x,y) c = np.empty(b.shape) print ('手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加:') print (c.shape) print ('\n') c.flat = [u + v for (u,v) in b] print ('调用 flat 函数:') print (c) print ('\n') # 获得了和 NumPy 内建的广播支持相同的结果 print ('x 与 y 的和:') print (x + y)
numpy.broadcast_to
numpy.broadcast_to 函数将数组广播到新形状。它在原始数组上返回只读视图。 它通常不连续。 如果新形状不符合 NumPy 的广播规则,该函数可能会抛出ValueError。
numpy.broadcast_to(array, shape, subok)
numpy.expand_dims
numpy.expand_dims 函数通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状,函数格式如下:
numpy.expand_dims(arr, axis)
参数说明:
-
arr
:输入数组 -
axis
:新轴插入的位置
import numpy as np x = np.array(([1,2],[3,4])) print ('数组 x:') print (x) print ('\n') y = np.expand_dims(x, axis = 0) print ('数组 y:') print (y) print ('\n') print ('数组 x 和 y 的形状:') print (x.shape, y.shape) print ('\n') # 在位置 1 插入轴 y = np.expand_dims(x, axis = 1) print ('在位置 1 插入轴之后的数组 y:') print (y) print ('\n') print ('x.ndim 和 y.ndim:') print (x.ndim,y.ndim) print ('\n') print ('x.shape 和 y.shape:') print (x.shape, y.shape)
numpy.squeeze
numpy.squeeze 函数从给定数组的形状中删除一维的条目,函数格式如下:
numpy.squeeze(arr, axis)
参数说明:
-
arr
:输入数组 -
axis
:整数或整数元组,用于选择形状中一维条目的子集
import numpy as np x = np.arange(9).reshape(1,3,3) print ('数组 x:') print (x) print ('\n') y = np.squeeze(x) print ('数组 y:') print (y) print ('\n') print ('数组 x 和 y 的形状:') print (x.shape, y.shape)
2 连接数组
函数 | 描述 |
---|---|
concatenate |
连接沿现有轴的数组序列 |
stack |
沿着新的轴加入一系列数组。 |
hstack |
水平堆叠序列中的数组(列方向) |
vstack |
竖直堆叠序列中的数组(行方向) |
numpy.concatenate
numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组,格式如下:
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)
参数说明:
-
a1, a2, ...
:相同类型的数组 -
axis
:沿着它连接数组的轴,默认为 0
numpy.stack
numpy.stack 函数用于沿新轴连接数组序列,格式如下:
numpy.stack(arrays, axis)
参数说明:
-
arrays
相同形状的数组序列 -
axis
:返回数组中的轴,输入数组沿着它来堆叠
numpy.hstack
numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体,它通过水平堆叠来生成数组。
import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) print ('第一个数组:') print (a) print ('\n') b = np.array([[5,6],[7,8]]) print ('第二个数组:') print (b) print ('\n') print ('水平堆叠:') c = np.hstack((a,b)) print (c) print ('\n')
numpy.vstack
numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体,它通过垂直堆叠来生成数组。
import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) print ('第一个数组:') print (a) print ('\n') b = np.array([[5,6],[7,8]]) print ('第二个数组:') print (b) print ('\n') print ('竖直堆叠:') c = np.vstack((a,b)) print (c)