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Python 数组重塑

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重塑数组

重塑意味着改变数组的形状。

数组的形状是每个维度中元素的数量。

通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。

从一维重塑为二维

示例

将以下包含 12 个元素的一维数组转换为二维数组。

最外面的维度将有 4 个数组，每个数组有 3 个元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

newarr = arr.reshape(4, 3)

print(newarr)
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从 1-D 重塑到 3-D

示例

将以下包含 12 个元素的一维数组转换为 3 维数组。

最外面的维度将有 2 个数组，其中包含 3 个数组，每个数组有 2 个元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

newarr = arr.reshape(2, 3, 2)

print(newarr)
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我们可以重塑成任何形状吗？

是的，只要两个形状中重塑所需的元素相同即可。

我们可以将 8 个元素的 1D 数组重塑为 4 个元素的 2 行 2D 数组，但我们无法将其重塑为 3 个元素的 3 行 2D 数组，因为这需要 3x3 = 9 个元素。

示例

尝试将具有 8 个元素的 1D 数组转换为每个维度具有 3 个元素的 2D 数组（会引发错误）：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

newarr = arr.reshape(3, 3)

print(newarr)
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返回副本还是查看？

示例

检查返回的数组是副本还是视图：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

print(arr.reshape(2, 4).base)
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上面的示例返回原始数组，因此它是一个视图。

未知维度

您可以拥有一个 "unknown" 维度。

这意味着您不必在重塑方法中为其中一个维度指定准确的数字。

经过-1作为值，NumPy 将为您计算这个数字。

示例

将具有 8 个元素的 1D 数组转换为具有 2x2 元素的 3D 数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

newarr = arr.reshape(2, 2, -1)

print(newarr)
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笔记：我们无法通过-1到多个维度。

展平数组

扁平化数组意味着将多维数组转换为一维数组。

我们可以用reshape(-1)去做这个。

示例

将数组转换为一维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

newarr = arr.reshape(-1)

print(newarr)
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笔记：numpy中有很多改变数组形状的函数flatten,ravel以及重新排列元素rot90,flip,fliplr,flipud这些属于 numpy 的中级到高级部分。

通过练习测试一下

练习:

使用正确的 NumPy 方法将数组的形状从一维更改为二维。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

newarr = arr.(4, 3)

开始练习

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