【笔记】python数据分析——变换与编程中的轴

qianshang666 发表于 2021-3-4 20:26

本帖最后由 qianshang666 于 2021-3-4 22:37 编辑

## 往期数据分析笔记
[【笔记】python数据分析——numpy初识1](https://www.52pojie.cn/thread-1381772-1-1.html)
[【笔记】python数据分析——numpy初识2](https://www.52pojie.cn/thread-1382691-1-1.html)
## 变换与编程中的轴
这节课包含的内容：
数组重塑
数组合并
数组拆分
数组转置和轴变换
### 数组重塑
```
import numpy as np

data1 = [,]
arr1= np.array(data1)
print(arr1)
```
我们依旧先创建一个numpy数组
然后我们查看一下这个numpy数组的shape属性
```
print(arr1.shape)
```
运行结果：(2,4) 也就是两行四列
接下来我们就对这个数组进行重塑
- reshape方法
```
print(arr1.reshape((4,2)))
```
运行结果：
[

]
这样就将数组重塑成为了四行两列
**注意：reshape方法里面放的是一个元组**
**注意：重塑前后的行列数相乘的值必须相同**
- ravel方法
```
print(arr1.ravel())
```
运行结果：
降维打击，用这个函数重塑数组，无论是几维都转换为一维数组
- flatten方法
```
print(arr1.flatten())
```
运行结果：
这个方法和ravel方法作用相同，都是将数组转换为一维数组

### 数组合并
创建第一个数组
```
data1=[,]
arr1=np.array(data1)
print(arr1)
```
创建第二个数组
```
data2=[,]
arr2=np.array(data2)
print(arr2)
```
使用concatenate将上面的两个数组进行合并

```
arr3 = np.concatenate(,axis = 0)
print(arr3)

arr4 = np.concatenate(,axis = 1)
print(arr4)
```

运行结果：
[

]

[
]
concatenate有两个参数，第一个参数是将要合并的数组放在一个列表中，第二个参数axis是轴，大家可以看到上面的运行结果axis=0时，它是纵向合并，而axis=1时，它是横向合并的

上图是我找来的一张轴的示意图，我相信大家看了图理解还是挺容易的
当然了，numpy中还提供了两个方法
```
print(np.vstack(arr1,arr2))

print(np.hstack(arr1,arr2))
```

**vstack相当于axis=0
hstack相当于axis=1**

### 数组拆分
```
arr4 = np.arange(12).reshape((6,2))
print(arr4)
```
运行结果：
[[ 01]
[ 23]
[ 45]
[ 67]
[ 89]
]
上面的代码我们先使用arange创建0~11的数组，然后再重塑成六行两列的数组
我们进行数组拆分的时候使用split
```
print(np.split(arr4,3,axis = 0))
print(np.split(arr4,2,axis = 1))
```
运行结果：
,
   ]), array([,
   ]), array([[ 8,9],
   ])]
,
   [ 2],
   [ 4],
   [ 6],
   [ 8],
   ]), array([[ 1],
   [ 3],
   [ 5],
   [ 7],
   [ 9],
   ])]
**注意：spilt的参数：切分的数组，要切分为几块(一定要能整除才能切分)，对上面重塑的六行两列的数组进行轴的切分方式(0是水平切分，1是立体切分)**
### 数组的转置
转置的意思就是n行m列，变为m行n列
- 二维数组的转置
```
arr5 = np.arange(12).reshape((3,4))
print(arr5)
print(arr5.T)
```
运行结果：
[[ 0123]
[ 4567]
[ 89 10 11]]
[[ 048]
[ 159]
[ 26 10]
[ 37 11]]
** 注意：如果只是单纯的二维数组的话，我们就可以直接使用(数组名.T)来修改**

- 二维及二维以上转置
如果对于多维数组的话，我们就要用到transponse，这个里面要放一个元组，元组里面放轴的次序
```
print(arr5.transponse(0,1))
print(arr5.transponse(1,0))
```
运行结果：
[[ 0123]
[ 4567]
[ 89 10 11]]
[[ 048]
[ 159]
[ 26 10]
[ 37 11]]
也就是说第一行代码就是它原来的轴位置，第二行我改变了轴的顺序，自然就实现了转置

- 三维起步转置
```
arr6 = np.arange(12).shape(2,2,3)
print(arr6)
```
运行结果：
[[[ 012]
[ 345]]

[[ 678]
[ 9 10 11]]]
上面的代码意思是我创建了一个三维的数组
```
print(arr6.swapaxes(0,1,2))
```
运行结果：
[[[ 012]
[ 345]]

[[ 678]
[ 9 10 11]]]
swapaxes(0,1,2)就是三维数组正常的轴的顺序
如果我们要对其进行转置的话
```
print(arr6.awapaxes(2,1))
```
运行结果：
[[[ 03]
[ 14]
[ 25]]

[[ 69]
[ 7 10]
[ 8 11]]]
这个代码意思就是2轴放在0轴的位置上，1轴不变，0轴就自动放在了最后面2轴的位置
注意：awapaxes里面直接放数字，不需要放元组

## 今日鸡汤
有人在奔跑，有人在睡觉，有人在感恩，有人在抱怨，有目标的睡不着，没目标的人睡不醒，努力才是人生应有的态度，睁开眼就是新的开始。

hobor 发表于 2021-3-4 21:05

谢谢楼主分享

qianshang666 发表于 2021-3-4 21:05

基本上这个笔记就是零基础了，有些数学上的东西我都用我的理解解释了，有兴趣的朋友可以跟着笔记学习，每天进步一点点{:301_998:}

geek_007 发表于 2021-3-4 21:29

谢谢楼主分享, 共同进步

weyjl1 发表于 2021-3-4 22:02

学习中，谢谢分享

daochukankan 发表于 2021-3-4 22:27

学习学习，谢谢楼主{:1_893:}

hyfxiangnian 发表于 2021-4-15 16:16

arr6 = np.arange(12).shape(2,2,3)，这里应该写错了，应该是reshape

对于swapaxes应该是2个参数传参，具体用法还没看，楼主这是自己写错了？？？

qianshang666 发表于 2021-4-15 16:20

hyfxiangnian 发表于 2021-4-15 16:16
arr6 = np.arange(12).shape(2,2,3)，这里应该写错了，应该是reshape

对于swapaxes应该是2个参数传参， ...

当时写笔记是根据记忆写的{:301_998:}，有些错误没注意到，抱歉呀

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