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numpy中的降维方法： flat（）：返回一个iterator，然后去遍历flatten（）：将多维数组拉平，并拷贝一份ravel（）：将多维数组拉平（一维）squeeze（）：除
numpy中的降维方法：
代码示例：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
c = []
for x in a.flat:
c.append(x)
print('flat迭代器降一维：\n', c)
d = a.flatten()
print('flatten方法降一维：\n', d)
e = a.ravel()
print('ravel方法降一维：\n', e)
g = np.squeeze(a)
print('squeeze方法降一维：\n', g)
f = a.reshape(-1)
print('reshape方法降一维：\n', f)
a.resize((1, 6))
print('resize方法：\n', a)结果：
flat迭代器降一维：
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
flatten方法降一维：
[1 2 3 4 5 6]
ravel方法降一维：
[1 2 3 4 5 6]
squeeze方法降一维：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
reshape方法降一维：
[1 2 3 4 5 6]
resize方法：
[[1 2 3 4 5 6]]
import numpy as np
a = np.arange(64).reshape([4,4,4])
# [[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
#
# [[16 17 18 19]
# [20 21 22 23]
# [24 25 26 27]
# [28 29 30 31]]
#
# [[32 33 34 35]
# [36 37 38 39]
# [40 41 42 43]
# [44 45 46 47]]
#
# [[48 49 50 51]
# [52 53 54 55]
# [56 57 58 59]
# [60 61 62 63]]]
print(a)
# 对三维数组a进行降维打击
a_reshape = a.reshape(-1)
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
# 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
# 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63]
print('reshape方法：\n',a_reshape)
c_flat = []
for x in a.flat:
c_flat.append(x)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63]
print('flat迭代器：\n',c_flat)
d_flatten = a.flatten()
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
# 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
# 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63]
print('flatten方法：\n',d_flatten)
e_ravel = a.ravel()
# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
# 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
# 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63]
print('ravel方法：\n',e_ravel)
f_resize = a.resize(64)
# None resize 没有返回值,改变的是原数组
print('resize方法：\n',f_resize)
# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
# 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
# 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63]
print(a)到此这篇关于numpy降维方法的文章就介绍到这了,更多相关numpy 降维内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: numpy降维方法
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