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Numpy-矩阵变换

Numpy-矩阵变换

作者: davidic | 来源:发表于2019-02-13 17:08 被阅读0次

    矩阵变换

    shape

    vector_shape = vector.shape
    matrix_shape = matrix.shape
    

    (3,)

    (3, 3)

    reshape

    生成新矩阵

    >>> xdata
    array([2, 4, 0, 3, 5, 2, 6, 0, 1, 8])
    >>> len(xdata)
    10
    >>> xdata.reshape(5,-1)
    array([[2, 4],
           [0, 3],
           [5, 2],
           [6, 0],
           [1, 8]])
    >>> xdata.reshape(5,2)
    array([[2, 4],
           [0, 3],
           [5, 2],
           [6, 0],
           [1, 8]])
    
    

    指定了第一维后,第二维可以不指定,写为-1

    flatten

    把(a,b,c,d)的X reshape为(b*c*d, a)

    X_flatten = X.reshape(-1, X.shape[0])
    

    获得x的转置

    print(x.T)
    
    [[1 4 7]
     [2 5 8]
     [3 6 9]]
    

    返回数组内部的信息

    print(x.flags)
    
      C_CONTIGUOUS : True
      F_CONTIGUOUS : False
      OWNDATA : True
      WRITEABLE : True
      ALIGNED : True
      UPDATEIFCOPY : False
    

    将数组变为1维数组,并获取其中的一部分数据

    print(x.flat[2:6])
    
    [3 4 5 6]
    

    将值赋给1维数组,再转化成有原有数组的大小形式

    x.flat=4;x
    print(x)
    
    [[4 4 4]
     [4 4 4]
     [4 4 4]]
    

    轴的个数(秩)

    print(x.ndim)
    

    2

    数组的维度,翻坠一个整数构成的元组。元组的长度就是秩

    print(x.shape)
    

    (3,3)

    可以取任意维的shape

    # 取到第二维
    print(x.shape[:2])
    

    数组元素的总数

    print(x.size)
    

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