扣丁学堂Python培训浅谈Numpy中数组重塑、合并与拆分方法

2018-11-03 15:06:38 406浏览

Python开发语言作为在互联网行业中应用比较多的开发语言，因此算是备受人们的关注和喜爱，本篇文章小编和读者们分享一下Numpy中数组重塑、合并与拆分方法，对Python开发感兴趣或者是想要参加Python培训学习Python开发技术的小伙伴就随小编一起来看一下吧。

1、数组重塑

(1)一维数组转变成二维数组

通过reshape( )函数即可实现，假设data是numpy.array类型的一维数组array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])，现将其转变为2行5列的二维数组，代码如下：

data.reshape((2,5))

作为参数的形状的其中一维可以是-1，它表示该维度的大小由数据本身推断而来，因此上面代码等价于：

data.reshape((2,-1))

(2)二维数组转换成一维数组

将多维数组转换成一维数组的运算通常称为扁平化(flattening)或散开(raveling),因此有两个函数可供选择。执行代码如下：

data.ravel() # 不会产生源数据的副本
data.flatten() # 总是返回数据的副本

关于这两点的区别，理解的不是很透彻。

2、数组的合并和拆分

(1)数组的合并

numpy提供许多数组合并的方法，这里只介绍最为常用的一种，即concatenate方法，代码如下：

arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
arr2 = np.array([[7,8,9], [10,11,12]])
data = np.concatenate([arr1, arr2], axis=0) # axis参数指明合并的轴向，0表示按行，1表示按列

(2)数组的拆分

这里只介绍split函数

np.split(data, [1], axis=0)#data为拆分的数组，[1]为拆分的行号或列号，axis表明按列或者行进行拆分(默认为0，即按行拆分)

以上就是扣丁学堂Python在线学习小编给大家分享的Numpy中数组重塑、合并与拆分方法，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多内容的小伙伴可以登录扣丁学堂官网咨询。想要学好Python开发小编给大家推荐口碑良好的扣丁学堂，扣丁学堂有专业老师制定的Python学习路线图辅助学员学习，此外还有与时俱进的Python课程体系和Python视频直播课供大家学习，想要学好Python开发技术的小伙伴快快行动吧。扣丁学堂Python技术交流群：279521237。

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