32转8 Python 数组 python数组转数字 |
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32转8 Python 数组 python数组转数字
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转换数据类型 numpy的array函数生成的数据默认是int型，可以使用astype对数据类型进行转换，代码如下所示： import numpy as np a = np.array([2,3,4]) print(a,a.dtype) print('------') b = a.astype(np.complex)#转换数据类型为complex print(b.dtype,a.dtype)运行结果如图，可以看出将原来数据类型为int的数据转换成了complex型
直接修改数组ndarray的shape值，要求修改后乘积不变；直接使用reshape函数创建一个改变尺寸的新数组，原数组的shape保持不变，但是新数组和原数组共享一个内存空间，当指定某一个轴为-1的时候，表示将根据数组元素的size自动计算该轴的长度值 改变矩阵原本的形状，生成指定形状的矩阵可以使用shape函数，若要改变数据矩阵的维数则使用reshape函数，比如将三维的改为二维的，代码如下所示： d = np.random.random((2,3,5)) print(d,d.shape) d.shape = (3,2,5) print(d,d.shape) print('------') e = d.reshape(3,10)#当知道矩阵形状的行或者列时，另一个参数可以用-1代替，就是让程序自己计算 #e = d.reshape(3,-1) print(e,e.shape,d.shape)
当两个数组中的数据类型不同时，两个数组相加是将两个数组中的元素都连接到一起，当两个数组中的数据都是数字，则对应着矩阵位置相加，上面代码的结果如图：
矩阵之间的点积运算使用dot函数来实现： = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) d = np.array([[2,3,4],[7,8,9]]) print(c+d) d.shape = (3,2) print(c) print(d) print('------') print(np.dot(c,d)) print('``````') print(c.dot(d))#计算结果与np.dot(c,d)相同得出的运算结果是：
数组转置是指将shape进行重置操作，并将其值重置为原始shape元祖的倒置，对于二维数组矩阵而言，数组的转置就是矩阵的转置，可以通过调用数组的transpose函数或T属性进行数组转置操作，实例代码如下： import numpy as np #转置 a = np.arange(24).reshape((2,3,4)) print(a) b = a.T c = np.transpose(a)#np.transpose跟a.T得到的结果是相同的 print(b,b.shape) print(c,c.shape)运行结果如下：
代码中a的shape原本是（2,3,4），经过转置后变为（4,3,2）
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