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NumPy学习笔记——数组处理_numpy逐行迭代

作者：Cpp五条 | 2024-04-17 01:37:32

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numpy逐行迭代

数组处理程序

基本操作

方法	描述
copyto(dst, src[, casting, where])	将值从一个数组复制到另一个数组，并根据需要进行广播。

改变数组形状

方法	描述
reshape(a, newshape[, order])	在不更改数据的情况下为数组赋予新的形状。
ravel(a[, order])	返回一个连续的扁平数组。
ndarray.flat	数组上的一维迭代器。
ndarray.flatten([order])	返回折叠成一维的数组副本。

类转置操作

方法	描述
moveaxis(a, source, destination)	将数组的轴移到新位置。
rollaxis(a, axis[, start])	向后滚动指定的轴，直到其位于给定的位置。
swapaxes(a, axis1, axis2)	互换数组的两个轴。
ndarray.T	转置数组。
transpose(a[, axes])	排列数组的尺寸。

更改维度数

方法	描述
atleast_1d(*arys)	将输入转换为至少一维的数组。
atleast_2d(*arys)	将输入视为至少具有二维的数组。
atleast_3d(*arys)	以至少三个维度的数组形式查看输入。
broadcast	产生模仿广播的对象。
broadcast_to(array, shape[, subok])	将数组广播为新形状。
broadcast_arrays(args, *kwargs)	互相广播任意数量的阵列。
expand_dims(a, axis)	扩展数组的形状。
squeeze(a[, axis])	从数组形状中删除一维条目。

改变数组的种类

方法	描述
asarray(a[, dtype, order])	将输入转换为数组。
asanyarray(a[, dtype, order])	将输入转换为ndarray，但通过ndarray子类。
asmatrix(data[, dtype])	将输入解释为矩阵。
asfarray(a[, dtype])	返回转换为浮点类型的数组。
asfortranarray(a[, dtype])	返回以Fortran顺序排列在内存中的数组（ndim> = 1）。
ascontiguousarray(a[, dtype])	返回内存中的连续数组（ndim> = 1）（C顺序）。
asarray_chkfinite(a[, dtype, order])	将输入转换为数组，检查NaN或Infs。
asscalar(a)	将大小为1的数组转换为其等效的标量。
require(a[, dtype, requirements])	返回提供的类型满足要求的ndarray。

组合数组

方法	描述
concatenate((a1, a2, …)	沿现有轴连接一系列数组。
stack(arrays[, axis, out])	沿新轴连接一系列数组。
column_stack(tup)	将一维数组作为列堆叠到二维数组中。
dstack(tup)	沿深度方向（沿第三轴）按顺序堆叠数组。
hstack(tup)	水平（按列）顺序堆叠数组。
vstack(tup)	垂直（行）按顺序堆叠数组。
block(arrays)	从块的嵌套列表中组装一个nd数组。

拆分数组

方法	描述
split(ary, indices_or_sections[, axis])	将数组拆分为多个子数组，作为ary的视图。
array_split(ary, indices_or_sections[, axis])	将一个数组拆分为多个子数组。
dsplit(ary, indices_or_sections)	沿第3轴（深度）将数组拆分为多个子数组。
hsplit(ary, indices_or_sections)	水平（按列）将一个数组拆分为多个子数组。
vsplit(ary, indices_or_sections)	垂直（行）将数组拆分为多个子数组。

平铺数组

方法	描述
tile(A, reps)	通过重复A代表次数来构造一个数组。
repeat(a, repeats[, axis])	重复数组的元素。

添加和删除元素

方法	描述
delete(arr, obj[, axis])	返回一个新的数组，该数组具有沿删除的轴的子数组。
insert(arr, obj, values[, axis])	沿给定轴在给定索引之前插入值。
append(arr, values[, axis])	将值附加到数组的末尾。
resize(a, new_shape)	返回具有指定形状的新数组。
trim_zeross(filt[, trim])	修剪一维数组或序列中的前导和/或尾随零。
unique(ar[, return_index, return_inverse, …])	查找数组的唯一元素。

重新排列元素

方法	描述
flip(m[, axis])	沿给定轴颠倒数组中元素的顺序。
fliplr(m)	左右翻转数组。
flipud(m)	上下翻转阵列。
reshape(a, newshape[, order])	在不更改数据的情况下为数组赋予新的形状。
roll(a, shift[, axis])	沿给定轴滚动数组元素。
rot90(m[, k, axes])	在轴指定的平面中将阵列旋转90度。

常用数组处理方法

修改数组形状

函数	描述
reshape	不改变数据的条件下修改形状
flat	数组元素迭代器
flatten	返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel	返回展开数组

reshape函数

函数可以在不改变数据的条件下修改形状

reshape(arr, newshape, order='C')
1

参数说明：

参数	描述
arr	要修改形状的数组
newshape	整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状
order	‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序。

示例：

x = np.zeros((3, 2))
a = np.reshape(x, (2, 3))			# 使用函数调用形式
b = x.reshape((1, 6))				# 使用方法调用形式

print(x)
print('------------------')
print(a)
print('------------------')
print(b)

# output:
# [[0. 0.]
#  [0. 0.]
#  [0. 0.]]
# ------------------
# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]
# ------------------
# [[0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
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ndarray.flat函数

使用该方法将数组转换为一个可迭代对象

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 3],
             [4, 5, 6],
             [7, 8, 9]])
# 使用for循环直接迭代，将逐行迭代
for row in x:
    print(row, end='#\n')

# 使用flat，可以通过迭代获得数组的每一个元素
for element in x.flat:
    print(element)


# output：
# [1 2 3]#
# [4 5 6]#
# [7 8 9]#

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ndarray.flatten方法

返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组

ndarray.flatten(order='C')
1

参数说明：

参数	描述
order	‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序

示例：

x = np.array([[3, 1, 2],
             [6, 4, 5]])
a = x.flatten()
b = x.flatten('F')
c = x.flatten('A')
d = x.flatten('K')

print(x)
print('--------------')
print(a)
print('--------------')
print(b)
print('--------------')
print(c)
print('--------------')
print(d)


# output：
# [[3 1 2]
#  [6 4 5]]
# --------------
# [3 1 2 6 4 5]
# --------------
# [3 6 1 4 2 5]
# --------------
# [3 1 2 6 4 5]
# --------------
# [3 1 2 6 4 5]
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ravel函数

展平的数组元素，顺序通常是"C风格"，返回的是数组视图（view，有点类似 C/C++引用reference的意味），修改会影响原始数组。

ravel(a, order='C')
1

参数说明：

参数	描述
order	‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序

x = np.array([[3, 1, 2],
             [6, 4, 5]])
a = x.ravel()
b = x.ravel('F')
c = x.ravel('A')
d = x.ravel('K')

print(x)
print('--------------')
print(a)
print('--------------')
print(b)
print('--------------')
print(c)
print('--------------')
print(d)

# output：
# [[3 1 2]
#  [6 4 5]]
# --------------
# [3 1 2 6 4 5]
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# [3 6 1 4 2 5]
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# [3 1 2 6 4 5]
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# [3 1 2 6 4 5]
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翻转数组

函数	描述
transpose	对换数组的维度
ndarray.T	和 self.transpose() 相同
rollaxis	向后滚动指定的轴
swapaxes	对换数组的两个轴

transpose与T方法

函数用于对换数组的维度，格式如下：

transpose(arr, axes)
1

参数说明:

参数	描述
arr	要操作的数组
axes	整数列表，对应维度，通常所有维度都会对换。

x = np.array([[3, 1, 2],
             [6, 4, 5]])

y = np.transpose(x)
z = x.T

print(x)
print('-----------------')
print(y)
print('-----------------')
print(z)

# output:
# [[3 1 2]
#  [6 4 5]]
# -----------------
# [[3 6]
#  [1 4]
#  [2 5]]
# -----------------
# [[3 6]
#  [1 4]
#  [2 5]]
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rollaxis函数

函数向后滚动特定的轴到一个特定位置，格式如下：

rollaxis(arr, axis, start)
1

参数说明：

参数	描述
arr	数组
axis	要向后滚动的轴，其它轴的相对位置不会改变
start	默认为零，表示完整的滚动。会滚动到特定位置

a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
# 现在交换轴 0（深度方向）到轴 2（宽度方向）
 
print ('调用 swapaxes 函数后的数组：')
print (np.swapaxes(a, 2, 0))
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修改数组维度

维度	描述
broadcast

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