修改数组形状
函数 | 描述 |
reshape | 不改变数据的条件下修改形状 |
flat | 数组元素迭代器 |
flatten | 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组 |
ravel | 返回展开数组 |
numpy.reshape
numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状，格式如下：
numpy.reshape(arr, newshape, order=‘C’)
- arr：要修改形状的数组
- newshape：整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状
- order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序。
numpy.ndarray.flat
numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器，实例如下:
import numpy as np
a = np.arange(9).reshape(3,3)
print ('原始数组：')
for row in a:
print (row)
#对数组中每个元素都进行处理，可以使用flat属性，该属性是一个数组元素迭代器：
print ('迭代后的数组：')
for element in a.flat:
print (element)输出结果如下：
原始数组：
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]
迭代后的数组：
0
1
2
3
4
5
6
7
8numpy.ndarray.flatten
numpy.ndarray.flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组，格式如下：
ndarray.flatten(order='C')参数说明：
order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序。
import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2,4)
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
# 默认按行
print ('展开的数组：')
print (a.flatten())
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序展开的数组：')
print (a.flatten(order = 'F'))输出结果如下：
原数组：
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
展开的数组：
[0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序展开的数组：
[0 4 1 5 2 6 3 7]numpy.ravel
numpy.ravel() 展平的数组元素，顺序通常是"C风格"，返回的是数组视图（view，有点类似 C/C++引用reference的意味），修改会影响原始数组。
该函数接收两个参数：
numpy.ravel(a, order='C')参数说明：
order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'K' -- 元素在内存中的出现顺序。import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2,4)
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 ravel 函数之后：')
print (a.ravel())
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后：')
print (a.ravel(order = 'F'))输出结果如下：
原数组：
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
调用 ravel 函数之后：
[0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序调用 ravel 函数之后：
[0 4 1 5 2 6 3 7]翻转数组
函数 | 描述 |
transpose | 对换数组的维度 |
ndarray.T | 和 self.transpose() 相同 |
rollaxis | 向后滚动指定的轴 |
swapaxes | 对换数组的两个轴 |
numpy.transpose
numpy.transpose 函数用于对换数组的维度，格式如下：
numpy.transpose(arr, axes)
参数说明:
- arr：要操作的数组
- axes：整数列表，对应维度，通常所有维度都会对换。
numpy.rollaxis
numpy.rollaxis 函数向后滚动特定的轴到一个特定位置，格式如下：
numpy.rollaxis(arr, axis, start)
参数说明： - arr：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。
numpy.swapaxes
numpy.swapaxes 函数用于交换数组的两个轴，格式如下：
numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)
- arr：输入的数组
- axis1：对应第一个轴的整数
- axis2：对应第二个轴的整数
修改数组维度
维度 | 描述 |
broadcast | 产生模仿广播的对象 |
broadcast_to | 将数组广播到新形状 |
expand_dims | 扩展数组的形状 |
squeeze | 从数组的形状中删除一维条目 |
连接数组
函数 | 描述 |
concatenate | 连接沿现有轴的数组序列 |
stack | 沿着新的轴加入一系列数组。 |
hstack | 水平堆叠序列中的数组（列方向） |
vstack | 竖直堆叠序列中的数组（行方向） |
numpy.concatenate
numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组，格式如下：
numpy.concatenate((a1, a2, …), axis)
参数说明：
a1, a2, ...：相同类型的数组
axis：沿着它连接数组的轴，默认为 0numpy.stack
numpy.stack 函数用于沿新轴连接数组序列，格式如下：
numpy.stack(arrays, axis)
参数说明：
arrays相同形状的数组序列
axis：返回数组中的轴，输入数组沿着它来堆叠numpy.hstack
numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过水平堆叠来生成数组。
numpy.vstack
numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过垂直堆叠来生成数组。
分割数组
函数 | 数组及操作 |
split | 将一个数组分割为多个子数组 |
hsplit | 将一个数组水平分割为多个子数组（按列） |
vsplit | 将一个数组垂直分割为多个子数组（按行） |
numpy.split
numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组，格式如下：
numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)
参数说明：
ary：被分割的数组
indices_or_sections：果是一个整数，就用该数平均切分，如果是一个数组，为沿轴切分的位
置（左开右闭）
axis：沿着哪个维度进行切向，默认为0，横向切分。为1时，纵向切分numpy.hsplit
numpy.hsplit 函数用于水平分割数组，通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组。
numpy.vsplit
numpy.vsplit 沿着垂直轴分割，其分割方式与hsplit用法相同。
数组元素的添加与删除
函数 | 元素及描述 |
resize | 返回指定形状的新数组 |
append | 将值添加到数组末尾 |
insert | 沿指定轴将值插入到指定下标之前 |
delete | 删掉某个轴的子数组，并返回删除后的新数组 |
unique | 查找数组内的唯一元素 |
numpy.resize
numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。
如果新数组大小大于原始大小，则包含原始数组中的元素的副本。
numpy.resize(arr, shape)
参数说明：
arr：要修改大小的数组
shape：返回数组的新形状numpy.append
numpy.append 函数在数组的末尾添加值。 追加操作会分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。 此外，输入数组的维度必须匹配否则将生成ValueError。
append 函数返回的始终是一个一维数组。
numpy.append(arr, values, axis=None)
参数说明：
arr：输入数组
values：要向arr添加的值，需要和arr形状相同（除了要添加的轴）
axis：默认为 None。当axis无定义时，是横向加成，返回总是为一维数组！当axis有定义的时
候，分别为0和1的时候。当axis有定义的时候，分别为0和1的时候（列数要相同）。当axis为1
时，数组是加在右边（行数要相同）。numpy.insert
numpy.insert 函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。
如果值的类型转换为要插入，则它与输入数组不同。 插入没有原地的，函数会返回一个新数组。 此外，如果未提供轴，则输入数组会被展开。
numpy.insert(arr, obj, values, axis)
参数说明：
arr：输入数组
obj：在其之前插入值的索引
values：要插入的值
axis：沿着它插入的轴，如果未提供，则输入数组会被展开numpy.delete
numpy.delete 函数返回从输入数组中删除指定子数组的新数组。 与 insert() 函数的情况一样，如果未提供轴参数，则输入数组将展开。
Numpy.delete(arr, obj, axis)
参数说明：
arr：输入数组
obj：可以被切片，整数或者整数数组，表明要从输入数组删除的子数组
axis：沿着它删除给定子数组的轴，如果未提供，则输入数组会被展开numpy.unique
numpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素。
numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
arr：输入数组，如果不是一维数组则会展开
return_index：如果为true，返回新列表元素在旧列表中的位置（下标），并以列表形式储
return_inverse：如果为true，返回旧列表元素在新列表中的位置（下标），并以列表形式储
return_counts：如果为true，返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数别废话,拿你代码给我看。
