附录A 高阶Numpy操作
A.2 高阶数组操作
除了神奇索引、切片和布尔值子集外，还有很多方式可以处理数组。虽然大部分数据分析应用程序的繁重工作都是由pandas中的高级函数处理的，但有时候你可能需要编写一些在现有库中找不到的数据算法。
A.2.1 重塑数组
1.一维数组重塑
在很多情况下，你将数组从一个形状转换为另一个形状，并且不复制任何数据。为了实现这个功能，可以向reshape数组实例方法传递一个表示新形状的元组。（见图A-1）例如，假设我们有一个一维数组，我们想要把该数组重新排列进一个矩阵（结果展示在图A-2中）
图A-2：按C顺序（行方向）的重塑和按Fortran顺序（列方向）的重塑
图A-1：一维数组重塑2.多维数组重塑（见图A-3）
图A-3：多维数组重塑3.reshape的一些操作（见图A-4）
图A-4：reshape一些操作
注：如果结果中的值在原始数组中是连续的，则ravel不会生成底层数值的副本。flatten方法的行为类似于ravel，但它总是返回数据的副本（见图A-5）
图A-5：flatten方法
数据可以按照不同的顺序进行重塑或扁平化。顺序对于新的NumPy用户来说，这是一个有点微妙的主题，因此是下一个子主题。
A.2.2 C顺序和Fortran顺序
NumPy为你提供内存中数据布局的控制和灵活性。默认情况下，NumPy数组是按行方向顺序创建的。在空间上，这意味着如果你有一个二维的数据数组，数组每行中的元素存储在相邻的存储单元中。行方向顺序的替代方法是列方向顺序，这意味着每列数据中的值都存储在相邻的内存位置中。
由于历史原因，行和列方向的顺序也分别称为C顺序和Fortran顺序。在FORTRAN 77语言中，矩阵都是列方向的。
像reshape和ravel函数接收一个order参数，该参数表示数据在数组中使用哪种顺序。在大部分情况下，该参数可以被设置为’C’或’F'（还有一些不太常用的选项’A’和’K'。请参考NumPy官方文档)。（见图A-6）
图A-6：行列顺序设置
对二维以上的数组重塑可能会有点令人费解（见图A-3）。C顺序和Fortran顺序的核心区别就是在维度方向上遍历的方式：
C顺序/行方向顺序
首先遍历更高的维度（例如，在轴0上行进之前先在轴1上行进）
Fortran顺序/列方向顺序
最后遍历更高的维度（例如，在轴1上行进之前先在轴0上行进）
A.2.3 连接和分隔数组
1.numpy.concatenate可以获取数组的序列（元组、列表等），并沿着输入轴将它们按顺序连接在一起（见图A-7）
图A-7:按顺序连接2.使用split将一个数组沿轴向切片成多个数组（见图A-8）
图A-8:将数组切片
附：全部有关连接和分隔的函数列表，其中一些仅作为通用concatenate的便捷方法（见表A-1）
表A-1：数组连接函数
A.2.3.1 堆叠助手：r 和c
在NumPy命名空间中有两个特殊的对象：r_和c_，它们可以使堆栈数组的操作更为简洁（见图A-9）
图A-9:r、c堆叠数组
这些函数还可以将切片转换为数组（见图A-10）
图A-10：将切片转换为数组
A.2.4 重复元素：tile和repeat
1.一维数组的重复
repeat和tile函数是用于重复或复制数组的两个有用的工具。repeat函数按照给定次数对数组中的每个元素进行复制，生成一个更大的数组（见图A-11）
图A-11：一维数组的重复注： 对于NumPy而言，复制或重复数组的需求可能不如其他数组编程框架（如MATLAB）那样常见。其中一个原因是广播通常会更好地满足这一需求，这是下一部分的主题。
2.多维数组可以在指定的轴向上对它们的元素进行重复（见图A-12）
图A-12：多维数组重复
注：如果没有传递轴，数组将首先扁平化
3.tile是一种快捷方法，它可以沿着轴向堆叠副本。在视觉上，你可以把它看作类似于“铺设瓷砖”（见图A-13）
图A-13：tile方法
注：第二个参数是瓷砖的数量。用标量来说，铺设是逐行进行的，而不是逐列。tile的第二个参数可以是表示“铺瓷砖”布局的元组
A.2.5 神奇索引的等价方法：take和put
如果你回忆第4章，使用整数数组通过神奇索引是获取、设置数组子集的一种方式
还有其他一些ndarray方法可以用于特殊情况下在单个轴上的数据选取（见图A-14）
图A-14:单个轴上数据选取
如果要在别的轴上使用take，可以传递axis关键字（见图A-15）
图A-15:传递axis关键字
注：put不接受axis参数，而是将数组索引到扁平版本（一维，C顺序）。因此，当您需要使用其他轴上的索引数组设置元素时，通常最容易使用神奇索引。
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