numpy降维方法

Posted 2023-04-05 Yuzzz.

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title: numpy降维方法

numpy中的降维方法

numpy中的降维方法：
flat（）：返回一个iterator，然后去遍历
flatten（）：将多维数组拉平，并拷贝一份
ravel（）：将多维数组拉平（一维）
squeeze（）：除去多维数组中，维数为1的维度，如315降维后3*5
reshape（-1）：多维数组，拉平
reshape（-1，5），其中-1表示我们不用亲自去指定这一维度的大小，理解为n维

代码示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

c = []
for x in a.flat:
    c.append(x)
print('flat迭代器降一维：\\n', c)
d = a.flatten()
print('flatten方法降一维：\\n', d)
e = a.ravel()
print('ravel方法降一维：\\n', e)
g = np.squeeze(a)
print('squeeze方法降一维：\\n', g)
f = a.reshape(-1)
print('reshape方法降一维：\\n', f)
a.resize((1, 6))
print('resize方法：\\n', a)

结果：
flat迭代器降一维：
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
flatten方法降一维：
[1 2 3 4 5 6]
ravel方法降一维：
[1 2 3 4 5 6]
squeeze方法降一维：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
reshape方法降一维：
[1 2 3 4 5 6]
resize方法：
[[1 2 3 4 5 6]]

numpy中关于数组的合并，拆分，及降维

numpy中数组的合并：

1.stack函数，合并后，数组维数+1，其实就是将数组按照某种某个轴线进行合并形成新的数组。

a=np.ones((5,3))
    b=np.zeros((5,3))
    c=np.stack((a,b),axis=1)
    print(c.shape)#维数为5,2,3，在axis=1方向增加一个维度

2.hstack函数，将数组2水平拼接到数组1

3.vstack函数，将数组2垂直拼接到数组1下方。

4.column_stack()函数，等价于hstack函数。

5.row_stack()函数，等价于vstack函数

numpy中数组的降为一维：

flatten（），ravel（）

a=np.ones((5,3))
b=np.zeros((5,3))
c=np.stack((a,b),axis=1)
print(c.shape)