Numpy 按列解包NumPy数组

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简介

在使用 NumPy 数组的时候，我们经常需要按列来解包数组。解包意味着通过特定的操作，将一个多维数组转换为一列单独的一维数组。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Numpy 来解包 NumPy 数组，以及如何使用解包后的数组进行操作。

NumPy 数组

在开始之前，让我们先了解一下 NumPy 数组。NumPy 是 Python 中用于科学计算的常用库。在 NumPy 中，数组是一个存储相同类型数据的多维网格，它们是最重要的数据结构之一。NumPy 数组下标从 0 开始，它们可以被扩展以包含任意数量的维度。

现在假设我们有一个以下 NumPy 数组：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

这个数组看起来像是：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

解包 NumPy 数组

在解包 NumPy 数组之前，让我们先来了解一下 flatten() 和 ravel() 函数。

flatten() 函数将任意形状的数组转换为一维形状。这个函数返回一个拷贝，并且对于原始数组不会有任何影响。

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

b = a.flatten()

print(a)
# output: [[1 2]
#          [3 4]]

print(b)
# output: [1 2 3 4]

ravel() 函数也是将多维数组转换为一维数组，但和 flatten() 函数不同的是，ravel() 函数返回一个视图，只有在需要拷贝原始数组时才复制。

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

b = a.ravel()

print(a)
# output: [[1 2]
#          [3 4]]

print(b)
# output: [1 2 3 4]

所以，在解包 NumPy 数组时，推荐使用 ravel() 函数。我们可以通过以下操作将数组按列解包：

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

b = a.ravel()

print(b)
# output: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

我们现在获得了一个包含所有元素的一维数组。但对于我们按列解包数组的目的，我们需要更多的操作。

按列解包 NumPy 数组

我们可以通过以下操作，将数组按列解包：

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

b = a.ravel(order='F')

print(b)
# output: [1 4 7 2 5 8 3 6 9]

我们使用 order=’F’ 参数来进行列优先的展平操作。现在我们可以看到，解包后的 NumPy 数组是一个包含所有列的一维数组。

操作解包后的 NumPy 数组

现在我们已经解包了 NumPy 数组，我们可以进行各种操作。假设我们想要将每个列中的元素乘以 2，我们可以通过以下方式实现：

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

b = a.ravel(order='F') * 2

print(b)
# output: [ 2  8 14  4 10 16  6 12 18]

此时我们使用了解包后的数组并对其进行了运算。此时，我们也可以对运算结果进行重塑，以得到与原始数组相同的形状：

a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

b = a.ravel(order='F') * 2

c = b.reshape(a.shape, order='F')

print(c)
# output: [[ 2  4  6]
#          [ 8 10 12]
#          [14 16 18]]

通过使用 reshape() 函数，我们可以将一维数组重塑回原始数组的形状，以便进行进一步的操作。