numpy二维数组顺时针旋转九十度

可以使用numpy的旋转函数`numpy.rot90()`来实现二维数组的顺时针旋转九十度。例如，对于一个二维数组`arr`，可以使用以下代码来进行旋转：

import numpy as np

# 创建一个3行4列的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8],
                [9, 10, 11, 12]])

# 顺时针旋转90度
arr_rotated = np.rot90(arr, k=1)

# 打印旋转后的数组
print(arr_rotated)

输出结果为：

[[ 4  8 12]
 [ 3  7 11]
 [ 2  6 10]
 [ 1  5  9]]

其中，`k`参数表示旋转次数，取值可以为0、1、2或3，分别表示旋转0、90、180或270度。在这里，我们将`k`设置为1，表示旋转90度。

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NumPy三维数组展开为二维数组可以通过reshape函数实现。reshape函数将三维数组依次排列为一维数组后，按照指定的二维形状重新排列为二维数组。假设三维数组的形状为(d1, d2, d3)，需要展开为二维数组的形状为(m, n)，则可以使用以下代码实现：

import numpy as np

# 生成三维数组
arr_3d = np.random.rand(2, 3, 4)

# 将三维数组展开为二维数组
arr_2d = arr_3d.reshape(d1*d2, d3)

# 打印结果
print("arr_3d:\n", arr_3d)
print("arr_2d:\n", arr_2d)

其中，d1、d2、d3、m、n分别表示三维数组的三个维度和二维数组的行数和列数。需要注意的是，三维数组展开为二维数组时，对原数组的修改也将影响到展开后的数组，因为它们共享相同的内存空间。因此，在展开前需要先考虑是否需要备份原数组。

numpy二维数组转化三维

以下是两种将numpy二维数组转化为三维数组的方法：

方法一：使用numpy的reshape函数

import numpy as np

# 假设你有一个二维数组，形状为（32，10000）
gray = np.random.randint(0, 256, (32, 10000), dtype=np.uint8)

# 将二维数组变成三维数组，形状为（32，100，100）
image = np.reshape(gray, (32, 100, 100))

方法二：使用numpy的expand_dims函数

import numpy as np

# 假设你有一个二维数组，形状为（3，4）
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 将二维数组变成三维数组，形状为（3，4，1）
b = np.expand_dims(a, axis=-1)