文章目录
- 专栏导读
- 1、修改数组形状
- reshape()
- resize()
- flatten()
- ravel()
- 2、翻转数组
- transpose()
- flip()
- fliplr()
- flipud()
- 3、修改数组维度
- newaxis()
- squeeze()
- 4、连接数组
- concatenate()
- stack()
- hstack()、vstack()
- 5、分割数组
- split()
- hsplit()
- vsplit()
- array_split()
- 6、数组元素的添加和删除
- append()
- insert()
- delete()
专栏导读
✍ 作者简介:i阿极,CSDN Python领域新星创作者,专注于分享python领域知识。
✍ 本文录入于《数据分析之道》,本专栏针对大学生、初级数据分析工程师精心打造,对python基础知识点逐一击破,不断学习,提升自我。
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✍ 其他专栏:《数据分析案例》 ,《机器学习案例》
1、修改数组形状
Numpy提供了一些函数来修改数组的形状,包括:
函数 | 描述 |
---|---|
reshape() | 改变数组的形状,但不改变原数组。 |
resize() | 改变数组的形状,同时也改变原数组。 |
flatten() | 将多维数组变为一维数组。 |
ravel() | 将多维数组变为一维数组,但是返回的是原数组的视图。 |
reshape()
import numpy as np
a = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
print(a)
resize()
b = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
b.resize(1, 9)
print(b)
flatten()
c = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
d = c.flatten()
print(c)
print(d)
ravel()
e = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
f = e.ravel()
print(e)
print(f)
2、翻转数组
Numpy提供了一些函数来翻转数组,包括:
函数 | 描述 |
---|---|
transpose() | 转置数组,行变为列,列变为行。 |
flip() | 沿某个轴翻转数组。 |
fliplr() | 左右翻转数组。 |
flipud() | 上下翻转数组。 |
transpose()
a = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
b = np.transpose(a)
print(a)
print(b)
flip()
c = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
d = np.flip(c)
print(c)
print(d)
fliplr()
e = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
f = np.fliplr(e)
print(e)
print(f)
flipud()
g = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
h = np.flipud(g)
print(g)
print(h)
3、修改数组维度
Numpy提供了一些函数来修改数组的维度,包括:
函数 | 描述 |
---|---|
newaxis | 增加数组维度。 |
squeeze() | 去掉数组中的一维。 |
newaxis()
a = np.array([1, 2, 3])
b = a[np.newaxis, :]
print(a)
print(b)
squeeze()
c = np.arange(1, 10).reshape(1, 3, 3, 1)
d = np.squeeze(c)
print(c.shape)
print(d.shape)
4、连接数组
Numpy提供了一些函数来连接数组,包括:
concatenate() | 沿着指定的轴连接相同形状的两个或多个数组。 |
stack() | 沿着新的轴连接数组序列。 |
hstack() | 水平堆叠序列中的数组(列方向)。 |
vstack() | 水平堆叠序列中的数组(行方向)。 |
concatenate()
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)
stack()
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.stack((a, b))
print(c)
hstack()、vstack()
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.hstack((a, b))
d = np.vstack((a, b))
print(c)
print(d)
5、分割数组
函数 | 描述 |
---|---|
split() | 将一个数组分割为多个子数组,分割方式可以指定为沿着垂直方向(纵向)或水平方向(横向),并指定分割点。 |
hsplit() | 将一个数组水平分割成多个子数组。 |
vsplit() | 将一个数组垂直分割成多个子数组。 |
array_split() | 将一个数组按照指定的轴进行分割成多个子数组,轴数可以自定义。 |
split()
arr = np.arange(12).reshape(2, 6)
sub_arr1 = np.split(arr, 3, axis=1)#按照第二个轴(即横向)将数组分割成三个子数组
sub_arr2 = np.split(arr, 2, axis=0)#按照第二个轴(即纵向)将数组分割成二个子数组
print(arr,'\n')
print(sub_arr1,'\n')
print(sub_arr2)
hsplit()
arr = np.arange(12).reshape(2, 6)
sub_arr_hsplit = np.hsplit(arr, 2)# 将数组水平分割成两个子数组
print(sub_arr_hsplit)
vsplit()
arr = np.arange(12).reshape(2, 6)
sub_arr_vsplit = np.vsplit(arr, 2)# 将数组垂直分割成两个子数组
print(sub_arr_vsplit)
array_split()
arr = np.arange(12).reshape(2, 6)
sub_array_split = np.array_split(arr, 4, axis=1)# 按照第二个轴(即横向)将数组分割成四个子数组
print(sub_array_split)
6、数组元素的添加和删除
函数 | 描述 |
---|---|
append() | 用于在数组末尾添加值 |
insert() | 用于在指定位置插入元素 |
delete() | 用于删除数组中的元素 |
append()
numpy.append(arr, values, axis=None)
参数说明:
- arr:输入的数组
- values:要添加的值,可以是一个值或一个数组
- axis:沿着哪个轴添加值,默认为 None,即在数组的一维拼接添加值。
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.append(a, b)
print(c)
insert()
numpy.insert(arr, obj, values, axis=None)
参数说明:
- arr:输入的数组
- obj:要插入的位置,可以是一个整数或一个数组,表示要插入的位置
- values:要插入的值,可以是一个值或一个数组
- axis:沿着哪个轴插入值,默认为 None,即在数组的一维插入值。
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.insert(a, 1, [4, 5])
print(b)
delete()
numpy.delete(arr, obj, axis=None)
参数说明:
- arr:输入的数组
- obj:要删除的元素的索引或者一个数组,表示要删除哪些元素
- axis:沿着哪个轴删除值,默认为 None,即在数组的一维删除值。
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.delete(a, 2)
print(b)
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