numpy 中的reshape，flatten，ravel 數據平展，多維數組變成一維數組

numpy 中的reshape，flatten，ravel 數據平展，多維數組變成一維數組

import numpy as np

使用array對象

arr1=np.arange(12).reshape(3,4)
print(arr1)
print(type(arr1))

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
<class 'numpy.ndarray'>

• flatten 展平

a=arr1.flatten() 
# 默認參數order=C，按照行進行展平；order=F，按照列進行展平，交叉展平；
#A 或K參數用的不多，顧不變多記，到時候找到會用即可
a[2]=1000
print(arr1)  # arr1 並沒有改變,flatten 返回的是copy
a

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]


array([   0,    1, 1000,    3,    4,    5,    6,    7,    8,    9,   10,
         11])

• reshape 變換

arr1=np.arange(12).reshape(3,4)
b=arr1.reshape(-1)  #  b=arr1.reshape((-1)) 等同的效果意義 ,  
b[2]=1000
print(arr1)# 返回的是視圖view

[[   0    1 1000    3]
 [   4    5    6    7]
 [   8    9   10   11]]

• ravel 變換

arr1=np.arange(12).reshape(3,4)
c=arr1.ravel()
c

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

c[2]=10001
arr1  # 返回的是視圖view

array([[    0,     1, 10001,     3],
       [    4,     5,     6,     7],
       [    8,     9,    10,    11]])

• resize

arr1=np.arange(12).reshape(3,4)
arr1.resize((4,3))  #  無返回值，即會對原始多維數組直接進行修改，也就是不能賦值
arr1

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])

對matrix對象進行操作

# 使用matrix對象的時候，返回的仍是matrix，得不到想要的結果,不過該matrix仍然可以使用numpy中的一些方法對其操作，比如sum，min,max等等
d=np.matrix(np.arange(12).reshape(3,4))
d

matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])

d.flatten()# 

matrix([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11]])