numpy中轴处理的实现

更新时间：2023年03月19日 14:32:22 作者：wugou2014

本文主要介绍了numpy中轴处理的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

numpy中轴参数的意义

指定的轴是被压缩的轴

沿轴的时候可以指定两个轴，即面被压缩，以面作为输入

numpy中轴转动

numpy中添加新轴

np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，其实就是 None 的一个别名

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

numpy中轴扩展

numpy.expand_dims(a,axis)

扩展一个维就是把一个维往后挪，或者增加

Numpy中广播数据维

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(">>>")
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中缩减轴

numpy交换两个轴

numpy.swapaxes(arr,axis1, axis2)

其中：

arr：要交换其轴的输入数组
axis1：对应第一个轴的整数
axis2：对应第二个轴的整数

numpy滚动轴

numpy.rollaxis()函数向后滚动特定的轴，直到一个特定位置。这个函数接受三个参数：

numpy.rollaxis(arr,axis, start)

其中：

arr：输入数组
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(24).reshape(2, 3, 4)
print(">>>")
print(a.shape)
print(a)
print()
 
roll = np.rollaxis(a, 2) # 把第2个轴滚动到0维位置
print(">>>")
print(roll.shape)
print(roll)
print()
 
roll2 = np.rollaxis(a, 2, 1) # 把第2个轴滚动到1维位置
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中数据拼接操作concatenate

concatenate：沿现有轴加入一系列数组

stack：沿新轴加入一系列数组，即stack(arrays, axis=0)

column_stack：把1维数组当作列堆叠成二维数组

为了向后兼容

dstack：沿深度方向堆叠数组

hstack：沿水平方法堆叠数组

vstack：沿垂直方向堆叠数组

到此这篇关于numpy中轴处理的实现的文章就介绍到这了,更多相关numpy 轴处理内容请搜索脚本之家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脚本之家！

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