numpy广播(Broadcast)

若数组a,b形状相同,即a.shape==b.shape,那么a+b,a*b的结果就是对应数位的运算

import numpy as np

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=np.array([[1,4,7],[2,5,8]]) print(a+b,'\n')
print(a*b)
[[ 2  6 10]
[ 6 10 14]] [[ 1 8 21]
[ 8 25 48]]

若两个数组形状不同,且有一个数组维度为1,则会触发广播机制

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=np.array([1,2,3]) # 等同于np.array([[1,2,3],[4,5,6]])与np.array([1,2,3],[1,2,3])运算
print(a+b,'\n')
print(a*b)
[[2 4 6]
[5 7 9]] [[ 1 4 9]
[ 4 10 18]]

numpy数组操作函数

修改数组形状

numpy.reshape()

不改变数据的情况下修改形状

numpy.reshape(array , newshape , order = 'C')
参数 描述
array 要修改形状的数组
newshape 整数或整数数组,新的形状应该兼容原有形状
order 'C'——按行,'F'——按列,'A'——原顺序,'K'——元素咋内存中出现的顺序
import numpy as np

a_array=np.arange(16)
print(a_array,'\n') b_array=np.reshape(a_array,[4,4])
print(b_array,'\n') # 也可以打点调用
c_array=a_array.reshape([2,8])
print(c_array)
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15] 

[[ 0  1  2  3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]] [[ 0 1 2 3 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11 12 13 14 15]]

numpy.ndarray.flat

numpy.ndarray.flat为数组元素迭代器

array=np.arange(9).reshape([3,3])
print(array,'\n') # 按行遍历数组
for row in array:
print(row) # 使用数组元素迭代器
for element in array.flat:
print(element)
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]] [0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]
0
1
2
3
4
5
6
7
8

numpy.ndarray.flatten和numpy.ravel

  • numpy扁平化函数
  • numpy.ndarray.flatten返回一份数组拷贝,对拷贝内容的修改不影响原始数值;
  • numpy.ravel返回一个数组的视图,修改视图时会影响原始数组
numpy.ndarray.flatten(order = 'C')
numpy.ravel(order = 'C')
参数 描述
order 'C'——按行,'F'——按列,'A'——原顺序,'K'——元素咋内存中出现的顺序
array=np.arange(16).reshape([4,4])
print(array,'\n') print(array.flatten(),'\n')
print(array.ravel())
[[ 0  1  2  3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15]
a_array=np.arange(16).reshape([4,4])
print(a_array,'\n') #创建和a_array同样的数组b_array
b_array=a_array.copy() c_array=a_array.ravel()
d_array=array.flatten() print('c_array:')
print(c_array)
print('d_array:')
print(d_array,'\n') c_array[1]=100
d_array[1]=100 print('a_array:')
print(a_array)
print('b_array:')
print(b_array,'\n')
[[ 0  1  2  3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]] c_array:
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15]
d_array:
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] a_array:
[[ 0 100 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[ 12 13 14 15]]
b_array:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]

翻转数组

transpose和ndarray.T

  • numpy数组转置函数
a_array=np.arange(16).reshape([4,4])
print('a_array:\n',a_array) print('使用transpose后:')
print(np.transpose(a_array))
print('使用.T转置后:')
print(a_array.T)
a_array:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
使用transpose后:
[[ 0 4 8 12]
[ 1 5 9 13]
[ 2 6 10 14]
[ 3 7 11 15]]
使用.T转置后:
[[ 0 4 8 12]
[ 1 5 9 13]
[ 2 6 10 14]
[ 3 7 11 15]]

numpy.swapaxes

  • numpy用于交换数组两个轴的函数
numpy.swapaxes(arr , axis1, axis2)
参数 描述
arr 输入数组
axis1 对应数组第一个轴
axis2 对应数组第二个轴
array=np.arange(8).reshape(2,2,2)
print(array) # 交换第零个轴和第二个轴
print(np.swapaxes(array,0,2))
[[[0 1]
[2 3]] [[4 5]
[6 7]]]
[[[0 4]
[2 6]] [[1 5]
[3 7]]]
(0)000->(0)000 (1)001->(4)100
(2)010->(2)010 (3)011->(6)110
(4)100->(1)001 (5)101->(5)101
(6)110->(3)011 (7)111->(7)111

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