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Python Numpy 数组操作 (二)

作者:admin 发布时间:2019-11-04 19:36:25 浏览次数:242
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修改数组维度

numpy.broadcast

numpy.broadcast 用于模仿广播的对象,它返回一个对象,该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。

该函数使用两个数组作为输入参数

import numpy as np
x = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([4, 5, 6])
# 对 y 广播 x
b = np.broadcast(x,y)
# 它拥有 iterator 属性,基于自身组件的迭代器元组
print ('对 y 广播 x:')
r,c = b.iters
# Python3.x 为 next(context) ,Python2.x 为 context.next()
print (next(r), next(c))
print (next(r), next(c))
print ('\n')
# shape 属性返回广播对象的形状
print ('广播对象的形状:')
print (b.shape)
print ('\Python Numpy 数组操作 (二)n')
# 手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加
b = np.broadcast(x,y)
c = np.empty(b.shape)
print ('手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加:')
print (c.shape)
print ('\n')
c.flat = [u + v for (u,v) in b]
print ('调用 flat 函数:')
print (c)
print ('\n')
# 获得了和 NumPy 内建的广播支持相同的结果
print ('x 与 y 的和:')
print (x + y)

输出结果为:

对 y 广播 x:
1 4
1 5
广播对象的形状:
(3, 3)
手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加:
(3, 3)
调用 flat 函数:
[[5. 6. 7.]
[6. 7. 8.]
[7. 8. 9.]]
x 与 y 的和:
[[5 6 7]
[6 7 8]
[7 8 9]]

numpy.broadcast_to

numpy.broadcast_to 函数将数组广播到新形状。它在原始数组上返回只读视图。 它通常不连续。 如果新形状不符合 NumPy 的广播规则,该函数可能会抛出ValueError。

numpy.broadcast_to(array, shape, subok)
import numpy as np
a = np.arange(4).reshape(1,4)
print ('原数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 broadcast_to 函数之后:')
print (np.broadcast_to(a,(4,4)))

输出结果为:

原数组:
[[0 1 2 3]]
调用 broadcast_to 函数之后:
[[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]]

numpy.expand_dims

numpy.expand_dims 函数通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状,函数格式如下:

 numpy.expand_dims(arr, axis)

参数说明:

  • arr:输入数组
  • axis:新轴插入的位置
import numpy as np

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

print ('数组 x:')
print (x)
print ('\n')
y = np.expand_dims(x, axis = 0)

print ('数组 y:')
print (y)
print ('\n')

print ('数组 x 和 y 的形状:')
print (x.shape, y.shape)
print ('\n')
# 在位置 1 插入轴
y = np.expand_dims(x, axis = 1)
print ('在位置 1 插入轴之后的数组 y:')
print (y)
print ('\n')
print ('x.ndim 和 y.ndim:')
print (x.ndim,y.ndim)
print ('\n')
print ('x.shape 和 y.shape:')
print (x.shape, y.shape)

输出结果为:

数组 x:
[[1 2]
[3 4]]
数组 y:
[[[1 2]
[3 4]]]
数组 x 和 y 的形状:
(2, 2) (1, 2, 2)
在位置 1 插入轴之后的数组 y:
[[[1 2]]
[[3 4]]]
x.ndim 和 y.ndim:
2 3
x.shape 和 y.shape:
(2, 2) (2, 1, 2)

numpy.squeeze

numpy.squeeze 函数从给定数组的形状中删除一维的条目,函数格式如下:

numpy.squeeze(arr, axis)

参数说明:

  • arr:输入数组
  • axis:整数或整数元组,用于选择形状中一维条目的子集
import numpy as np
x = np.arange(9).reshape(1,3,3)
print ('数组 x:')
print (x)
print ('\n')
y = np.squeeze(x)
print ('数组 y:')
print (y)
print ('\n')
print ('数组 x 和 y 的形状:')
print (x.shape, y.shape)

输出结果为:

数组 x:
[[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]]
数组 y:
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
数组 x 和 y 的形状:
(1, 3, 3) (3, 3)

连接数组

函数描述concatenate连接沿现有轴的数组序列stack沿着新的轴加入一系列数组。hstack水平堆叠序列中的数组(列方向)vstack竖直堆叠序列中的数组(行方向)

numpy.concatenate

numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组,格式如下:

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)

参数说明:

  • a1, a2, ...:相同类型的数组
  • axis:沿着它连接数组的轴,默认为 0
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二个数组:')
print (b)
print ('\n')
# 两个数组的维度相同
print ('沿轴 0 连接两个数组:')
print (np.concatenate((a,b)))
print ('\n')
print ('沿轴 1 连接两个数组:')
print (np.concatenate((a,b),axis = 1))

输出结果为:

第一个数组:
[[1 2]
[3 4]]
第二个数组:
[[5 6]
[7 8]]
沿轴 0 连接两个数组:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
沿轴 1 连接两个数组:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]

numpy.stack

numpy.stack 函数用于沿新轴连接数组序列,格式如下:

numpy.stack(arrays, axis)

参数说明:

  • arrays相同形状的数组序列
  • axis:返回数组中的轴,输入数组沿着它来堆叠
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二个数组:')
print (b)
print ('\n')
print ('沿轴 0 堆叠两个数组:')
print (np.stack((a,b),0))
print ('\n')
print ('沿轴 1 堆叠两个数组:')
print (np.stack((a,b),1))

输出结果如下:

第一个数组:
[[1 2]
[3 4]]
第二个数组:
[[5 6]
[7 8]]
沿轴 0 堆叠两个数组:
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
沿轴 1 堆叠两个数组:
[[[1 2]
[5 6]]
[[3 4]
[7 8]]]

numpy.hstack

numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体,它通过水平堆叠来生成数组。

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二个数组:')
print (b)
print ('\n')
print ('水平堆叠:')
c = np.hstack((a,b))
print (c)
print ('\n')

输出结果如下:

第一个数组:
[[1 2]
[3 4]]
第二个数组:
[[5 6]
[7 8]]
水平堆叠:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]

numpy.vstack

numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体,它通过垂直堆叠来生成数组。

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二个数组:')
print (b)
print ('\n')
print ('竖直堆叠:')
c = np.vstack((a,b))
print (c)

输出结果为:

第一个数组:
[[1 2]
[3 4]]
第二个数组:
[[5 6]
[7 8]]
竖直堆叠:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]

分割数组

函数数组及操作split将一个数组分割为得意多个子数组hsplit将一个数组水平分割为多个子数组(按列)vsplit将一个数组垂直分割为多个子数组(按行)

numpy.split

numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组,格式如下:

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)

参数说明:

  • ary:被分割的数组
  • indices_or_sections:果是一个整数,就用该数平均切分,如果是一个数组,为沿轴切分的位置(左开右闭)
  • axis:沿着哪个维度进行切向,默认为0,横向切分。为1时,纵向切分
import numpy as np 
a = np.arange(9)
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('将数组分为三个大小相等的子数组:')
b = np.split(a,3)
print (b)
print ('\n')
print ('将数组在一维数组中表明的位置分割:')
b = np.split(a,[4,7])
print (b)

输出结果为:

第一个数组:
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
将数组分为三个大小相等的子数组:
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]
将数组在一维数组中表明的位置分割:
[array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8])]

numpy.hsplit

numpy.hsplit 函数用于水平分割数组,通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组。

import numpy as np 
harr = np.floor(10 * np.random.random((2, 6)))
print ('原array:')
print(harr)
print ('拆分后:')
print(np.hsplit(harr, 3))

输出结果为:

原array:
[[4. 7. 6. 3. 2. 6.]
[6. 3. 6. 7. 9. 7.]]
拆分后:
[array([[4., 7.],
[6., 3.]]), array([[6., 3.],
[6., 7.]]), array([[2., 6.],
[9., 7.]])]

numpy.vsplit

numpy.vsplit 沿着垂直轴分割,其分割方式与hsplit用法相同。

import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('竖直分割:')
b = np.vsplit(a,2)
print (b)

输出结果为:

第一个数组:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
竖直分割:
[array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 1Python Numpy 数组操作 (二)0, 11],
[12, 13, 14, 15]])]

数组元素的添加与删除

函数元素及描述resize返回指定形状的新数组append将值添加到数组末尾insert沿指定轴将值插入到指定下标之前delete删掉某个轴的子数组,并返回删除后的新数组uniquPython Numpy 数组操作 (二)e查找数组内的唯一元素

numpy.resize

numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。

如果新数组大小大于原始大小,则包含原始数组中的元素的副本。

numpy.resize(arr, shape)

参数说明:

  • arr:要修改大小的数组
  • shape:返回数组的新形状
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('第一个数组的形状:')
print (a.shape)
print ('\n')
b = np.resize(a, (3,2))
print ('第二个数组:')
print (b)
print ('\n')
print ('第二个数组的形状:')
print (b.shape)
print ('\n')
# 要注意 a 的第一行在 b 中重复出现,因为尺寸变大了
print ('修改第二个数组的大小:')
b = np.resize(a,(3,3))
print (b)

输出结果为:

第一个数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
第一个数组的形状:
(2, 3)
第二个数组:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
第二个数组的形状:
(3, 2)
修改第二个数组的大小:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]]

numpy.append

numpy.append 函数在数组的末尾添加值。 追加操作会分配整个数组,并把原来的数组复制到新数组中。 此外,输入数组的维度必须匹配否则将生成ValueError。

append 函数返回的始终是一个一维数组。

numpy.append(arr, values, axis=None)

参数说明:

  • arr:输入数组
  • values:要向arr添加的值,需要和arr形状相同(除了要添加的轴)
  • axis:默认为 None。当axis无定义时,是横向加成,返回总是为一维数组!当axis有定义的时候,分别为0和1的时候。当axis有定义的时候,分别为0和1的时候(列数要相同)。当axis为1时,数组是加在右边(行数要相同)。
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('向数组添加元素:')
print (np.append(a, [7,8,9]))
print ('\n')
print ('沿轴 0 添加元素:')
print (np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0))
print ('\n')
print ('沿轴 1 添加元素:')
print (np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))

输出结果为:

第一个数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
向数组添加元素:
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
沿轴 0 添加元素:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
沿轴 1 添加元素:
[[1 2 3 5 5 5]
[4 5 6 7 8 9]]

numpy.insert

numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定轴在输入数组中插入值。

如果值的类型转换为要插入,则它与输入数组不同。 插入没有原地的,函数会返回一个新数组。 此外,如果未提供轴,则输入数组会被展开。

numpy.insert(arr, obj, values, axis)

参数说明:

  • arr:输入数组
  • obj:在其之前插入值的索引
  • values:要插入的值
  • axis:沿着它插入的轴,如果未提供,则输入数组会被展开
import numpy as np 
a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。')
print (np.insert(a,3,[11,12]))
print ('\n')
print ('传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。')
print ('沿轴 0 广播:')
print (np.insert(a,1,[11],axis = 0))
print ('\n')
print ('沿轴 1 广播:')
print (np.insert(a,1,11,axis = 1))

输出结果如下:

第一个数组:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。
[ 1 2 3 11 12 4 5 6]
传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。
沿轴 0 广播:
[[ 1 2]
[11 11]
[ 3 4]
[ 5 6]]
沿轴 1 广播:
[[ 1 11 2]
[ 3 11 4]
[ 5 11 6]]

numpy.delete

numpy.delete 函数返回从输入数组中删除指定子数组的新数组。 与 insert() 函数的情况一样,如果未提供轴参数,则输入数组将展开。

Numpy.delete(arr, obj, axis)

参数说明:

  • arr:输入数组
  • obj:可以被切片,整数或者整数数组,表明要从输入数组删除的子数组
  • axis:沿着它删除给定子数组的轴,如果未提供,则输入数组会被展开
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。')
print (np.delete(a,5))
print ('\n')
print ('删除第二列:')
print (np.delete(a,1,axis = 1))
print ('\n')
print ('包含从数组中删除的替代值的切片:')
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print (np.delete(a, np.s_[::2]))

输出结果为:

第一个数组:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。
[ 0 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11]
删除第二列:
[[ 0 2 3]
[ 4 6 7]
[ 8 10 11]]
包含从数组中删除的替代值的切片:
[ 2 4 6 8 10]

numpy.unique

numpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素。

numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
  • arr:输入数组,如果不是一维数组则会展开
  • return_index:如果为true,返回新列表元素在旧列表中的位置(下标),并以列表形式储
  • return_inverse:如果为true,返回旧列表元素在新列表中的位置(下标),并以列表形式储
  • return_counts:如果为true,返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数
import numpy as np 
a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('第一个数组的去重值:')
u = np.unique(a)
print (u)
print ('\n')
print ('去重数组的索引数组:')
u,indices = np.unique(a, return_index = True)
print (indices)
print ('\n')
print ('我们可以看到每个和原数组下标对应的数值:')
print (a)
print ('\n')
print ('去重数组的下标:')
u,indices = np.unique(a,return_inverse = True)
print (u)
print ('\n')
print ('下标为:')
print (indices)
print ('\n')
print ('使用下标重构原数组:')
print (u[indices])
print ('\n')
print ('返回去重Python Numpy 数组操作 (二)元素的重复数量:')
u,indices = np.unique(a,return_counts = True)
print (u)
print (indices)

输出结果为:

第一个数组:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 Python Numpy 数组操作 (二)9]
第一个数组的去重值:
[2 5 6 7 8 9]
去重数组的索引数组:
[1 0 2 4 7 9]
我们可以看到每个和原数组下标对应的数值:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
去重数组的下标:
[2 5 6 7 8 9]
下标为:
[1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]
使用下标重构原数组:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]
返回去重元素的重复数量:
[2 5 6 7 8 9]
[3 2 2 1 1 1]

本文参照菜鸟教程 NumPy 数组操作

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