Numpy：如何从Pandas的一个列创建一个NxN矩阵

在本文中，我们将介绍如何使用NumPy从Pandas的一个列创建一个NxN矩阵。将一个列转换为矩阵最常见的情况是在图像处理中。例如，您可以将图像中的红色通道提取出来并将其转换成一个矩阵，然后使用一些NumPy的操作来改变这个矩阵的大小。

阅读更多：Numpy 教程

步骤

让我们看看如何使用NumPy从Pandas的一个列创建一个NxN矩阵。

1. 首先，我们需要导入Pandas和NumPy。

import pandas as pd
import numpy as np

2. 然后，我们创建一个Dataframe，其中只有一个列。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

这将创建一个数据帧，其中有一个名为“A”的列，该列包含值1到6。

3. 接下来，我们将这个列转换成一个NumPy数组。

arr = df['A'].to_numpy()

我们得到了一个名为“arr”的NumPy数组，其中包含了数据帧“A”列的值。在这个例子中，“arr”将包含以下值：

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

4. 现在，我们需要使用NumPy中的reshape()函数将一维数组转换成二维矩阵。

n = int(np.sqrt(len(arr)))
mat = arr.reshape((n, n))

在这个例子中，我们得到了一个名为“mat”的矩阵，其大小为3×3。在reshape()函数中，我们使用np.sqrt()来计算矩阵的大小，然后将arr数组转换成一个n×n的矩阵。

5. 现在，我们可以使用NumPy中的任何其他操作对这个矩阵进行进一步计算。例如，我们可以使用transpose()函数来获得矩阵的转置。

transpose = mat.transpose()

在这个例子中，我们得到了一个名为“transpose”的矩阵，它是“mat”的转置。

示例

下面是一个完整的示例代码，它演示了如何从Pandas的一个列创建一个NxN矩阵，并使用transpose()函数对它进行转置。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
arr = df['A'].to_numpy()
n = int(np.sqrt(len(arr)))
mat = arr.reshape((n, n))
transpose = mat.transpose()

print(mat)
print(transpose)

这将输出以下结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

总结

在本文中，我们介绍了如何使用NumPy从Pandas的一个列创建一个NxN矩阵，并使用transpose()函数对它进行转置。这个过程非常简单，通过使用reshape()函数，我们可以轻松地将一维数组转换成二维矩阵。然后，我们可以使用NumPy中的任何其他操作对矩阵进行进一步计算。