numpy庫(kù)ndarray多維數(shù)組的維度變換方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)
numpy庫(kù)對(duì)多維數(shù)組有非常靈巧的處理方式，主要的處理方法有：
.reshape(shape) ： 不改變數(shù)組元素，返回一個(gè)shape形狀的數(shù)組，原數(shù)組不變
.resize(shape) ： 與.reshape()功能一致，但修改原數(shù)組
In [22]: a = np.arange(20)
#原數(shù)組不變
In [23]: a.reshape([4,5])
Out[23]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
In [24]: a
Out[24]:
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19])
#修改原數(shù)組
In [25]: a.resize([4,5])
In [26]: a
Out[26]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
.swapaxes(ax1,ax2) ： 將數(shù)組n個(gè)維度中兩個(gè)維度進(jìn)行調(diào)換，不改變?cè)瓟?shù)組
In [27]: a.swapaxes(1,0)
Out[27]:
array([[ 0, 5, 10, 15],
[ 1, 6, 11, 16],
[ 2, 7, 12, 17],
[ 3, 8, 13, 18],
[ 4, 9, 14, 19]])
.flatten() ： 對(duì)數(shù)組進(jìn)行降維，返回折疊后的一維數(shù)組，原數(shù)組不變
In [29]: a.flatten()
Out[29]:
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19])
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