Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例
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2020-09-18
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Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例
今天小编就为大家分享一篇Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例，具有很好的参考价
值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
reshape(shape) ： 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变。是对每行元素进行处理
resize(shape) ： 与.reshape()功能一致，但修改原数组
In [1]: a = np.arange(20)
#原数组不变
In [2]: a.reshape([4,5])
Out[2]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
In [3]: a
Out[3]:
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19])
#修改原数组
In [4]: a.resize([4,5])
In [5]: a
Out[5]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
.swapaxes(ax1,ax2) ： 将数组n个维度中两个维度进行调换，不改变原数组
In [6]: a.swapaxes(1,0)
Out[6]:
array([[ 0, 5, 10, 15],
[ 1, 6, 11, 16],
[ 2, 7, 12, 17],
[ 3, 8, 13, 18],
[ 4, 9, 14, 19]])
.flatten() ： 对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变
In [7]: a.flatten()
Out[7]:
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19])
将多个二维数组合并为一个三维数组
方法一：方法一：
对于两个（或者多个）同一维度的矩阵，直接利用np.array()重新构造一个array,这样可以变相起到扩展维数的作用。例如：
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([[2,2,3],[4,5,6]])
c = np.array([[3,2,3],[4,5,6]])
print('矩阵a：',a)
print('维数：',a.shape)
com = np.array([a,b,c])
print('合并矩阵：',com)
print('维数：',com.shape)
输出结果为：
矩阵a：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
维数： (2, 3)
合并矩阵：
[[[1 2 3]
[4 5 6]]
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