numpy中軸處理如何實現

本篇內容介紹了“numpy中軸處理如何實現”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

numpy中軸參數的意義

指定的軸是被壓縮的軸

沿軸的時候可以指定兩個軸，即面被壓縮，以面作為輸入

numpy中軸轉動

numpy中添加新軸

np.newaxis 在使用和功能上等價于 None，其實就是 None 的一個別名

import numpy as np
 
a=np.array([1,2,3])
 
b=a[np.newaxis,:]
c=a[:,np.newaxis]

numpy中軸擴展

numpy.expand_dims(a,axis)

擴展一個維就是把一個維往后挪，或者增加

Numpy中廣播數據維

numpy.broadcast_to函數將數組廣播到新形狀。它在原始數組上返回只 讀視圖。它通常不連續。如果新形狀不符合 NumPy 的廣播規則，該函數可能會拋出ValueError。

numpy.broadcast_to(array,shape, subok)

import numpy as np
 
a = np.arange(4).reshape(1, 4)
 
print(">>>")
print(a.shape)
print(a)
print()
 
b = np.broadcast_to(a, (4, 4))
print(">>>")
print(b.shape)
print(b)
 
>>>
(1, 4)
[[0 1 2 3]]
 
>>>
(4, 4)
[[0 1 2 3]
 [0 1 2 3]
 [0 1 2 3]
 [0 1 2 3]]

numpy中縮減軸

numpy交換兩個軸

numpy.swapaxes(arr,axis1, axis2)

其中：

• arr：要交換其軸的輸入數組

• axis1：對應第一個軸的整數

• axis2：對應第二個軸的整數

numpy滾動軸

numpy.rollaxis()函數向后滾動特定的軸，直到一個特定位置。這個函數接受三個參數：

numpy.rollaxis(arr,axis, start)

其中：

• arr：輸入數組

• axis：要向后滾動的軸，其它軸的相對位置不會改變

• start：默認為零，表示完整的滾動。會滾動到特定位置。

a = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(">>>")
print(a.shape)
print(a)
print()
 
roll = np.rollaxis(a, 2) # 把第2個軸滾動到0維位置
print(">>>")
print(roll.shape)
print(roll)
print()
 
roll2 = np.rollaxis(a, 2, 1) # 把第2個軸滾動到1維位置
print(">>>")
print(roll2.shape)
print(roll2)
print()
 
 
>>>
(2, 3, 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]]]
 
>>>
(4, 2, 3)
[[[ 0  4  8]
  [12 16 20]]
 
 [[ 1  5  9]
  [13 17 21]]
 
 [[ 2  6 10]
  [14 18 22]]
 
 [[ 3  7 11]
  [15 19 23]]]
 
>>>
(2, 4, 3)
[[[ 0  4  8]
  [ 1  5  9]
  [ 2  6 10]
  [ 3  7 11]]
 
 [[12 16 20]
  [13 17 21]
  [14 18 22]
  [15 19 23]]]

numpy中數據拼接操作concatenate

concatenate：沿現有軸加入一系列數組

stack：沿新軸加入一系列數組，即stack(arrays, axis=0)

column_stack：把1維數組當作列堆疊成二維數組

為了向后兼容

dstack：沿深度方向堆疊數組

hstack：沿水平方法堆疊數組

vstack：沿垂直方向堆疊數組

“numpy中軸處理如何實現”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！