NumPy 简介,第 3 部分:操作数组 |通过李·沃恩 |2024 年 9 月 - 迈向数据科学

2024-09-15 17:05:40 英文原文

<正文>

NumPy 简介,第 3 部分:操作数组

整形、转置、连接和分割数组

欢迎阅读 NumPy 简介的第 3 部分,这是针对这个重要 Python 库的新手的入门读本。第 1 部分介绍了 NumPy 数组以及如何创建它们。第 2 部分介绍了索引和切片数组。第 3 部分将向您展示如何通过重塑数组、交换轴以及合并和拆分数组来操作现有数组。这些任务对于旋转、放大、翻译图像以及拟合机器学习模型等工作非常方便。

塑造和转置

NumPy 提供了更改数组形状、转置数组(反转列与行)和交换轴的方法。您已经在本系列中使用过

reshape()
方法。

使用

reshape()
需要注意的一件事是,像所有 NumPy 赋值一样,它创建数组的视图而不是副本。在以下示例中,重塑
arr1d
数组只会对数组产生临时更改:

在[1]中:导入numpy作为np

在[2]中:arr1d = np.array([1, 2, 3, 4])

在[3]: arr1d.reshape(2, 2)
Out[3]:
array([[1, 2],
[3, 4]])

输入[4]:arr1d
输出[4]:数组([1,2,3,4])

当您想要临时更改数组的形状以供在数组中使用时,此行为非常有用

摘要

NumPy 简介,第 3 部分:操作数组数组的整形、转置、连接和分割欢迎阅读 NumPy 简介的第 3 部分,这是针对这个重要 Python 库的新手的入门读物。第 2 部分介绍了索引和切片数组。塑造和移调NumPy 提供了更改数组形状、转置数组(将列与行反转)和交换轴的方法。您已经在本系列中使用过 reshape() 方法。在以下示例中,重塑 arr1d 数组只会对数组产生临时更改:In [1]: import numpy as npIn [2]: arr1d = np.array([1, 2, 3, 4])In [3]: arr1d.reshape(2, 2)Out[3]: array([[1, 2], [3, 4]])In [4]: arr1dOut[4]: array([1, 2, 3, 4])当您想要临时更改数组的形状以便在数组中使用时,此行为非常有用。