Python調整數組形狀如何實現
| 調整形狀 | |
| 調整形狀 | reshape, resize, flatten, ravel, squeeze |
| 調整坐標軸 | transpose, swapaxes |
更改維度
數組中的數據在內存里是固定的，但計算時的排列方式卻可以隨時更改，這也是數組的強大之處。其中，reshape和resize功能相同，區(qū)別是前者返回新數組，后者則直接修改原始數組。
>>> x = np.arange(12) >>> y = x.reshape(2,6) >>> print(x) [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] >>> print(y) [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] >>> x.resize(2,6) >>> print(x) [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]]
-1表示自動規(guī)劃某一軸的尺寸，例如
>>> x.reshape(3,-1)
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
則flatten和ravel相當于reshape(-1)，即將數組展平為一維數組。
squeeze則比flatten稍微溫和一點，會刪除尺寸為1的維度，例如
>>> x.resize(1,3,4,1,1) >>> print(x) [[[[[ 0]] [[ 1]] [[ 2]] [[ 3]]] [[[ 4]] [[ 5]] [[ 6]] [[ 7]]] [[[ 8]] [[ 9]] [[10]] [[11]]]]]
上面的這個x有太多層括號，看上去毫無卵用，這個時候可以用squeeze，
>>> x.squeeze()
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
有木有瞬間清爽了許多。
調整坐標軸
transpose和swapaxes用于調整坐標軸，如果用矩陣的視角去理解，那么大致相當于轉置。
>>> x
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])
>>> x.T
array([[ 0, 6],
[ 1, 7],
[ 2, 8],
[ 3, 9],
[ 4, 10],
[ 5, 11]])
>>> x.transpose(1,0)
array([[ 0, 6],
[ 1, 7],
[ 2, 8],
[ 3, 9],
[ 4, 10],
[ 5, 11]])
其中，transpose(1,0)表示將第一個坐標軸和第0個坐標軸交換位置。
牛刀小試
熟練掌握數組形狀的變換方法，也就相當于熟悉了張量的運算法則，這對于數據科學來說是非常重要的基礎技能。
例如，現有300張圖像200x100的圖像，想要得到每張圖像的列質心。傳統(tǒng)思路肯定是跑循環(huán)，但眾所周知Python的循環(huán)效率比較慢，所以最佳方法是300張一起做，無非就是300x200x100的張量，對第二個坐標軸進行質心提取而已
imgs = np.random.rand(300,200,100) xs = np.arange(100) xCen = np.matmul(imgs, xs) / np.sum(imgs, axis=2)
其中，xCen就是所要求的質心。
當然，也可以用更加直觀的做法
xCen = imgs.reshape(-1,100)@xs / np.sum(imgs.reshape(-1,100), axis=1) xCen = xCen.reshape(300,200)
Numpy函數
對于上面這幾種數組的內置方法，有一些可直接從numpy中調用，這樣的好處是可以直接對非數組格式的數據進行操作，例如
>>> x = list(range(12))
>>> np.reshape(x, (3,4))
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
其中，x是一個列表，np.reshape會自動將其轉化為數組后再行操作。
同樣地，flatten也可以完成數組展平的任務
>>> x = [[i, i+1] for i in range(5)] >>> x [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]] >>> np.ravel(x) array([0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
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