关于numpy 数组的知识总结

一、简单一维数组的创建

arr1 = np.arange(10)   #创建内容为0—9的一维数组 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

arr1.shape  :  (10,)

这里说明了一个问题，（10,）指的是一维数组的长度，没有行和列的概念。

对比可知(1,10)指的是一个特殊的二维数组，也即一个行向量,如下：

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

二、创建二维数组

1、arange+reshape

arr2 = np.arange(0,30,2).reshape(3,5)

2、linspace + resize

arr3 = np.linspace(0,4,9)
arr3.resize(3,3)

这里可以看出reshape 和resize 的区别：reshape 有返回值，而resize没有。

3、矩阵拼接

p = np.ones([2, 3], int)
np.hstack([p, 2*p])#水平拼接
np.vstack([p, 2*p])#竖直拼接
hstack：
[[1 1 1 2 2 2]
[1 1 1 2 2 2]]
vstack:
[[1 1 1]
[1 1 1]
[2 2 2]
[2 2 2]]

三、二维数组转换为一维数组

flatten 和 ravel

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = a.flatten()
c = a.ravel()

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二者之区别：flatten 返回的是a 数组的一个拷贝，ravel 返回的是a数组本身。

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
>>> x.flatten()[1] = 100 
>>> x array([[1, 2],
             [3, 4]]) # flatten：返回的是拷贝 
>>> x.ravel()[1] = 100 
>>> x array([[  1, 100],
             [  3,   4]])