NumPy 形状操作

简介

在本实验中，你将学习 NumPy 的形状操作函数，这些函数允许你操作 NumPy 数组的形状。

学习目标

• 重塑数组
• 连接和拆分数组
• 转置数组

Skills Graph

重塑数组

reshape 函数允许你改变 NumPy 数组的形状。reshape 函数的语法如下：

np.reshape(a, new_shape)

• 其中 a 是输入数组，new_shape 是数组所需的新形状。

打开 Python Shell

在终端中输入以下命令以打开 Python shell：

python3

导入 NumPy

NumPy 已经安装，你可以在 Python 代码中导入它：

import numpy as np

创建数组

创建一个形状为 (2, 3) 的数组 a 作为示例：

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

输出：

(2, 3)

使用 Reshape

你可以使用 reshape 函数将这个数组重塑为形状 (3, 2)：

b = np.reshape(a, (3, 2))
print(b.shape)
print(b)

输出：

(3, 2)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

连接和拆分数组

NumPy 提供了两个用于连接数组的函数：

1. np.concatenate：用于沿给定轴连接数组
2. np.stack：用于沿新轴连接数组

你可以使用 np.split 函数拆分数组。

连接数组

创建两个数组 a 和 b 作为示例：

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

使用 Concatenate

你可以使用 np.concatenate 函数沿第一个轴（0）连接这些数组：

c = np.concatenate((a, b))
print(c)

输出：

[1 2 3 4 5 6]

使用 Stack

你也可以使用 np.stack 函数沿新轴连接这些数组：

d = np.stack((a, b))
print(d)
print(d.shape)

输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)

拆分数组

创建一个形状为 (6,) 的数组 a 作为示例：

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

使用 Split

你可以使用 np.split 函数将这个数组拆分为两个长度为 3 的数组：

b, c = np.split(a, 2)
print(b)
print(c)

输出：

[1 2 3]
[4 5 6]

转置数组

transpose 函数允许你转置 NumPy 数组的轴。transpose 函数的语法如下：

a.transpose([axis1, axis2, ...])

• 其中 axis1, axis2 等是需要转置的轴。

创建数组

创建一个形状为 (2, 3) 的数组 a 作为示例：

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

输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)

使用 Transpose

你可以使用 transpose 函数转置这个数组：

b = a.transpose()
print(b)
print(b.shape)

输出：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
(3, 2)

你也可以转置数组的特定轴。例如，你可以通过以下代码将数组 a 的轴转置为形状 (3, 2)：

c = a.transpose(1, 0)
print(c)
print(c.shape)

输出：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
(3, 2)

总结

恭喜！你已经完成了 NumPy 形状操作实验。

在本实验中，你学习了 NumPy 的形状操作函数 reshape、concatenate、stack、split 和 transpose。这些函数允许你操作 NumPy 数组的形状，是许多数据操作任务中不可或缺的工具。