这篇文章主要介绍了numpy 矩阵形状调整:拉伸、变成一位数组的实例，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
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
#coding:utf-8 import numpy as np ## 改变数组的形状 #将b 变成3*4 的矩阵 b=np.arange(24).reshape(3,8) print(b) #将多维数组变成 1维数组 a=b.ravel() print(a) #将多维数组变成 1维数组，faltten 返回的是真实的数组，需要分配新的内存空间。而ravel 返回的是数组的视图<mark style="color:transparent">来源gaodaimacom搞#^代%!码网</mark> print(b.flatten()) print("拉直之后：",b) #改变 b 本身的数组,会改变所作用的数组 b.resize(2,12) #不改变b 本身的数组 c=b.reshape(2,12) print(c)
补充知识：numpy ndarray 形状（shape）变换(reshape)变形
1，新建array （numpy.ndarray）
import numpy as np # 手动填写一个 a=[[1,2],[2,3],[3,4]] a = np.array(a) # 随机生成一个 b = np.random.randint(0,10,(2, 3)) # 两行三列，元素从0到10
2，查看形状
print(a.shape)
# (3, 2)
3，多种变形
# 填写元素个数，变成一维 a.reshape(6) # 只给行数n，numpy根据给出的行数，自行计算（列参数为-1，注意元素总的个数要能被n整除） # 或者是在不知道转换之后a的列数应该是多少的情况下使用。 a.reshape(2, -1) # array([[1, 2, 2], # [3, 3, 4]]) a.reshape(3, -1) # array([[1, 2], # [2, 3], # [3, 4]]) # 只给列数。同理。在不知道a的行数的情况下也可以使用。 a.reshape(-1, 1) # array([[1], # [2], # [2], # [3], # [3], # [4]])
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