ndarray陣列變換

1

import numpy as np

1 a = np.arange(24)

2 a

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,

17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

reshape(),檢視，不修改原陣列

1 a.reshape(4,6)

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],

[ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15, 16, 17],
[18, 19, 20, 21, 22, 23]])

1 a.reshape(2,3,4)

array([[[ 0,  1,  2,  3],

[ 4,  5,  6,  7],
[ 8,  9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])

1 a

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,

17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

resize() 修改原陣列

1 a.resize(2,3,4)

1 a

array([[[ 0,  1,  2,  3],

[ 4,  5,  6,  7],
[ 8,  9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])

對陣列降維，返回摺疊後的一維陣列，修改檢視

1 a.flatten()

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,

17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

1 b = np.array([true,20,177.7])

2 b,b.dtype

(array([  1. ,  20. , 177.7]), dtype('

float64
'))

1

#定義陣列時修改型別
2 np.array([true,20,177.7],dtype=np.int)

array([  1,  20, 177])

1

#呼叫陣列時修改型別  #並不改變原陣列2b
3 b.astype(np.int) #
改變檢視

array([  1,  20, 177])

1 b.astype(np.unicode_)

array(['

1.0', '
20.0
', '
177.7
'], dtype='
')

1 b

array([  1. ,  20. , 177.7])

ndarray 陣列的建立和變換

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多維陣列ndarray

多維陣列ndarray import numpy as np ar np.array 1,2,3,4,5,6,7 print ar 輸出陣列，注意陣列的格式 中括號，元素之間沒有逗號 和列表區分 print ar.ndim 輸出陣列維度的個數 軸數 或者說 秩 維度的數量也稱rank print a...