python shape reshape

时间: 2023-10-20 17:36:10 浏览: 100

基于Python对数据shape的常见操作详解

### 基于Python对数据Shape的常见操作详解 #### 一、数据的基本属性 **求一组数据的长度** 在Python中，对于列表等数据结构，我们可以通过`len()`函数来获取其长度。例如，有一个列表`a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]`： ```python a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] print(len(a)) # 输出 12 ``` 此外，如果我们使用NumPy库，还可以通过`np.size()`来获取大小： ```python import numpy as np print(np.size(a)) # 输出 12 ``` **求一组数据的shape** 对于列表而言，它是没有`shape`属性的，因此我们需要将其转换为NumPy数组才能获取形状信息。例如，有一个二维列表`b=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]`： ```python b = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] print(np.shape(b)) # 输出 (3, 3) print(np.array(b).shape) # 输出 (3, 3) ``` #### 二、数据的拼接 **append与extend的区别** 在列表操作中，`append`与`extend`有着本质的区别： - `append`是将整个列表作为单个元素添加到原列表的末尾； - `extend`则是将传入的列表中的每个元素依次添加到原列表的末尾。示例： ```python c = [1, 1, 1, 1] d = [[2, 2], [[2, 2], [2, 2]]] c.append([1, 2, 3]) d.extend([1, 2, 3]) print(c) # 输出 [1, 1, 1, 1, [1, 2, 3]] print(d) # 输出 [[2, 2], [[2, 2], [2, 2]], 1, 2, 3] ``` **使用NumPy进行拼接** NumPy提供了更为灵活的拼接方式： - `np.concatenate()`可以指定轴进行拼接； - `np.append()`则将元素追加到数组的末尾。示例： ```python a = [1, 1, 1, 1] b = [2, 2, 2, 2] c = np.concatenate((a, b)) d = np.append(a, b) print(c) # 输出 [1 1 1 1 2 2 2 2] print(d) # 输出 [1 1 1 1 2 2 2 2] ``` #### 三、数据的Shape转换 **转置** 在NumPy中，可以通过多种方式实现数组的转置： - 使用`.T`属性； - 使用`np.transpose()`函数； - 使用`np.reshape()`。示例： ```python a = [[1, 1, 1], [1, 1, 1]] b = [[2, 2, 2], [2, 2, 2]] c = [[3, 3, 3], [3, 3, 3]] b = np.array(b) c = np.array(c) print(np.transpose(a)) # 输出 [[1 1] [1 1] [1 1]] print(b.T) # 输出 [[2 2] [2 2] [2 2]] print(np.reshape(c, (c.shape[1], c.shape[0]))) # 输出 [[3 3] [3 3] [3 3]] ``` **数据展开** 对于多维数组，可以直接使用`np.reshape(-1)`进行扁平化处理： ```python c = [[[3, 3, 3], [3, 3, 3]], [[2, 2, 2], [2, 2, 2]]] print(np.reshape(c, -1)) # 输出 [3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2] ``` **维度转换** 有时我们需要改变数组的维度，例如从一维转换为二维，或在列方向或行方向增加维度： ```python a = np.array([1, 1, 1, 1]) b = a[np.newaxis, :] c = a[:, np.newaxis] print(b) # 输出 [[1 1 1 1]] print(c) # 输出 [[1] [1] [1] [1]] ``` 这里`np.newaxis`的作用是在指定位置增加一个新维度： - 对于一维数组`[1,2,3,4,5]`，使用`[:, np.newaxis]`得到的shape为`(5, 1)`； - 使用`[np.newaxis, :]`得到的shape为`(1, 5)`。 **多维数组转换为一维** 对于多维数组转换为一维数组有两种方法：`arr.ravel()`和`arr.flatten()`。它们的主要区别在于： - `arr.flatten()`返回一个新数组，该数组包含原始数组展平后的元素； - `arr.ravel()`返回一个视图，该视图指向原始数组的元素。示例： ```python a = np.array([[1, 2, 3]]) b = np.array([[1, 2, 3]]) a1 = a.flatten() b1 = b.ravel() print(a) # 输出 [[1 2 3]] print(b) # 输出 [[1 2 3]] a1[0] = 8 b1[0] = 8 print(a) # 输出 [[1 2 3]] print(b) # 输出 [[8 2 3]] ``` 总结来说，本篇内容主要介绍了基于Python对数据Shape进行的各种常见操作，包括获取数据长度、求数据shape、数据拼接、数据shape转换等方面的知识点。这些操作对于日常数据分析、模型构建等工作非常实用。通过本文的学习，读者可以更加熟练地掌握如何使用Python处理数据，并能够有效地解决实际工作中遇到的相关问题。

在Python中，shape和reshape是NumPy库中数组对象的方法。引用中指出，reshape(shape)返回一个形状为shape的新数组，而不改变原始数组的元素。而resize(shape)则与reshape()功能相同，但会修改原始数组。它们用于改变数组的形状。引用中提供了一些reshape函数的常见用法。例如，np.arange(n).reshape(a, b)可以生成n个自然数，并以a行b列的数组形式显示。另外，mat(or array).reshape(c, -1)函数可以将矩阵或数组重新组织为c行d列的形式。引用中的ValueError表示无法将大小为8的数组重塑为3行3列的形状。最后，引用中的代码示例展示了如何使用reshape来预测一个具有特定形状的数组的结果。1234

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