Numpy基础(day3)维度增加及合并数组
Posted 啊~小 l i
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Numpy基础(day3)维度增加及合并数组相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Numpy增加维度
三种方法
np.newaxis
关键字,使用索引的语法给数组添加维度np.expand_dims(arr, axis)
方法,给arr在axis位置添加维度np.reshape(a, newshape)
方法,给一个维度设置为1完成生维
import numpy as np
arr = np.arange(5)
print(arr.shape)
-
np.newaxis关键字
注意:np.newaxis其实就是None的别名
np.newaxis is None
和np.newaxis == None
结果都为True- 添加一个行维度
arr[np.newaxis,:]
arr[np.newaxis,:].shape
数据数据是一行五列,本身没有变化,只是多了一层括号 - 给一维数组添加一个列维度
arr[:,np.newaxis]
arr[:,np.newaxis].shape
数据现在是五行一列
- 添加一个行维度
-
np.expand_dims方法
np.expand_dims方法实现的效果和np.newaxis关键字是一模一样的- 添加一个行维度
相当于arra[np.newaxis, :]
np.expand_dims(arr, axis=0)
np.expand_dims(arr, axis=0).shape
- 给一维数组添加一个列维度
相当于arra[:, np.newaxis]
np.expand_dims(arr, axis=0)
np.expand_dims(arr, axis=0).shape
- 添加一个行维度
-
np.reshape方法
给一维数组添加一个行维度
np.reshape(arr, (1, 5))
np.reshape(arr, (1, -1))
-1相当于读取到最后一个元素
np.reshape(arr, (1, -1)).shape
给一维数组添加一个列维度
np.reshape(arr, (-1, 1))
np.reshape(arr, (-1, 1)).shape
numpy数据合操作
- np.concatenate(array_list,axis=0/1) 沿着指定的axis进行数组的合并
- np.vstack或者np.row_stack(arry_list) 垂直vertically、按行row wise进行数据合并
- np.hstack或者np.colum_stack(array_list) 水平horizontally、按列column wise进行数据合并
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2, 3)
b = np.random.randint(10, 20, size=(4, 3))
print(a)
print(b)
# 方法一
print(np.concatenate([a, b]))
# 方法二
print(np.vstack([a, b]))
# 方法三
print(np.row_stack([a, b]))
以上是关于Numpy基础(day3)维度增加及合并数组的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章