這兩組函數(shù)中區(qū)別很是類似，都是一個不改變之前的數(shù)組，一個改變數(shù)組本身

resize和reshape

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(20).reshape(4,5)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
 [ 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14],
 [15, 16, 17, 18, 19]])
>>> a.reshape(2,10)
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]])
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
 [ 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14],
 [15, 16, 17, 18, 19]])
>>> a.resize(2,10)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]])

兩個函數(shù)都是改變數(shù)組的形狀，但是resize是在本身上進行操作，reshape返回的是修改之后的參數(shù)

ravel和flatten

兩者都可以將數(shù)組轉換為一個維，

flatten(order='C')

參數(shù)：{‘C'，‘F'，‘A'，‘K'}

默認情況下‘C'以行為主的順序展開，‘F'（Fortran風格）意味著以列的順序展開，‘A'表示如果a在內存中為Fortran連續(xù)，則按列展開，否則以行展開，‘K'按照元素在內存中出現(xiàn)的順序展平a。

>>> a = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> a.flatten()
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> a.ravel()
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> a.flatten('F')
array([0, 3, 1, 4, 2, 5])
>>> a.ravel('F')
array([0, 3, 1, 4, 2, 5])
>>> 

>>> x = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> a = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> a.flatten()[...] = 1
>>> a
array([[0, 1, 2],
 [3, 4, 5]])
>>> a.ravel()[...] = 1
>>> a
array([[1, 1, 1],
 [1, 1, 1]])
>>> 

flatten不會影響原始矩陣，返回的是一個副本，但是ravel是會修改數(shù)組

補充知識：【Numpy】維度變化reshape、ravel、flatten、transpose、resize、swapaxes

0. 首先，創(chuàng)建一個多維數(shù)組

from numpy import *
a = arange(24)

得到：

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

1.reshape 函數(shù)

b = a.reshape(2,3,4)
print(b)

得到一個 2*3*4 維的數(shù)組：

[[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
 
 [[12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]]

可以想象成2層小洋樓，每層有 3*4 個房間

2.ravel函數(shù) 可以將多維數(shù)組展平（也就是變回一維）

c = b.ravel()
print(c)

得到一維數(shù)組

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

3.flatten函數(shù) 也是將多維數(shù)組展平，與ravel函數(shù)的功能相同，不過flatten函數(shù)會請求分配內存來保存結果，而ravel函數(shù)只是返回數(shù)組的一個視圖(view)

c = b.flatten()
print(c)

得到一維數(shù)組

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

4.用元組設置維度

直接用一個正整數(shù)元組來設置數(shù)組的維度

b.shape = (6,4)
print(b)

這種做法將直接改變所操作的數(shù)組，現(xiàn)在數(shù)組b變成了一個 6*4 的多維數(shù)組

[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]

5.transpose函數(shù) 將矩陣進行轉置

d = b.transpose()
print(d)

得到 4*6 的多維數(shù)組

[[ 0 4 8 12 16 20]
 [ 1 5 9 13 17 21]
 [ 2 6 10 14 18 22]
 [ 3 7 11 15 19 23]]

6.transpose函數(shù) 將矩陣按照設定維度變換順序

b = a.reshape(2,3,4)
c = b.transpose((2,1,0))
print(c)

得到一個形狀為4*3*2的數(shù)組：

 array([[[ 0, 12],
 [ 4, 16],
 [ 8, 20]],
 [[ 1, 13],
 [ 5, 17],
 [ 9, 21]],
 [[ 2, 14],
 [ 6, 18],
 [10, 22]],
 [[ 3, 15],
 [ 7, 19],
 [11, 23]]])

7.resize函數(shù)和reshape函數(shù)的功能一樣，但resize會直接修改所操作的數(shù)組

b.resize((2,12))
print(b)

得到 2*12 的兩維數(shù)組

[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
[12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]]

并且這一步不可以通過賦值來實現(xiàn)，如下所示：

e = b.resize((2,12))
print(e)

此時結果為：

None

8.swapaxes(ax1,ax2) ： 將數(shù)組n個維度中兩個維度進行調換，不改變原數(shù)組

b = a.reshape(2,3,4)
c = b.swapaxes(0,2)
print(c)

得到一個形狀為4*3*2的數(shù)組(可以和6.transpose函數(shù)進行比較來看)：

array([[[ 0, 12],
 [ 4, 16],
 [ 8, 20]],
 [[ 1, 13],
 [ 5, 17],
 [ 9, 21]],
 [[ 2, 14],
 [ 6, 18],
 [10, 22]],
 [[ 3, 15],
 [ 7, 19],
 [11, 23]]])

以上這篇淺談numpy中函數(shù)resize與reshape,ravel與flatten的區(qū)別就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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