浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别

以下是关于“浅谈numpy中函数resize与reshape, ravel与flatten的区别”的完整攻略。

背景

在numpy中，我们可以使用resize、reshape、ravel和flatten来改变数组的形状。本攻略将介绍这四个函数的区别，并提供两个示例来演示如何使用这些函数改变数组的形状。

resize和reshape函数

resize和reshape函数都可以用来改变数组的形状。但是，它们之间有一些区别。以下是resize和reshape函数的区别：

• reshape函数返回一个新的数组，而不改变原始的形状。
• resize函数改变原始数组的形状，如果新的形状比原始形状大，则新数组中的元素将被重复填充。

以下是resize和reshape函数的语法：

np.reshape(arr, newshape, order='C')
np.resize(arr, new_shape)

其中，arr是要改变形状的数组，newshape是新的形状，order是可选参数，用于指定数组的存顺序。

示例

以下是两个示例，分别演示了如何使用reshape和resize函数来改变数组的形状。

示例一：使用reshape函数改变数组的形状

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 使用reshape函数改变数组的形状
new_arr = np.reshape(arr, (2, 3))

print(new_arr)

在上面的示例中，我们创建了一个数组arr。然后，我们使用reshape函数将数组的形状改变为2行3列，并将结果存储在一个新的数组new_arr中。最后，我们打印了新数组new_arr的元素。

示例二：使用resize函数改变数组的形状

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 使用resize函数改变数组的形状
np.resize(arr, (2, 3))

print(arr)

在上面的示例中，我们创建了一个数组arr。然后，我们使用resize函数将数组的形状改变为2行3列。在这个示例中，我们没有将结果存储在一个新的数组中，而是直接改变了原始数组的形状。最后，我们打印了原始数组arr的元素。

ravel和flatten函数

ravel和flatten函数都可以用来将多维数组转换为一维数组。但是，它们之间也有一些区别。以下是ravel和flatten函数的区别：

• ravel函数返回一个视图，而不是一个新的数组。
• flatten函数返回一个新的数组，而不是一个视图。

以下是ravel和flatten函数的语法：

arr.ravel(order='C')
arr.flatten(order='C')

其中，arr是要转换为一维数组的多维数组，order是可选参数，用于指定的存储顺序。

示例

以下是两个示例，分别演示了如何使用ravel和flatten函数将多维数组转换为一维数组。

示例三：使用ravel函数将多维数组转换为一维数组

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用ravel函数将多维数组转换为一维数组
new_arr = arr.ravel()

print(new_arr)

在上面的示例中，我们创建了一个二维数组arr。然后，我们使用ravel函数将转换为一维数组，并将结果存储在一个新的数组new_arr中。最后，我们打印了新数组new_arr的元素。

示例四：使用flatten函数将多维数组转换为一维数组

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用flatten函数将多维数组转为一维数组
new_arr = arr.flatten()

print(new_arr)

在上面的示例中，我们创建了一个二维数组arr。然后，我们使用flatten函数将数组转换为一维数组，并将结果存储在一个新的数组new_arr中。最后，我们打印了新数组new_arr的元素。

结论

综上所述，“浅谈numpy中函数resize与reshape, ravel与flatten的区别”的攻略介绍了numpy中的resize、reshape、ravel和flatten函数的区别，并提供了两个示例来演示如何使用这些函数来改变数组的形状或多维数组转换为一维数组。可以根据需要选择适合的示例操作。