如何在NumPy中处理数组长度的相关操作|极客笔记

如何在NumPy中处理数组长度的相关操作

在数据科学和编程中，了解数据结构的长度是基本且重要的一环。在Python的NumPy库中，处理数组时经常需要获取数组的长度或者某个维度的大小。本文将详细介绍如何在NumPy中处理数组长度的相关操作，并提供多个示例代码以帮助理解和实践。

1. 获取一维数组的长度

在NumPy中，可以使用numpy.array创建数组，使用len()函数或者数组的size属性来获取一维数组的长度。

示例代码1：使用`len()`获取一维数组长度

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array_one = np.array([1, 2, 3, 4, 5, "numpyarray.com"])

# 使用len()函数获取数组长度
length = len(array_one)
print(length)

Output:

如何在NumPy中处理数组长度的相关操作

示例代码2：使用`size`属性获取一维数组长度

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array_one = np.array([1, 2, 3, 4, 5, "numpyarray.com"])

# 使用size属性获取数组长度
length = array_one.size
print(length)

Output:

如何在NumPy中处理数组长度的相关操作

2. 获取多维数组的长度

对于多维数组，我们可能需要获取数组的总长度或者某个特定维度的长度。可以使用shape属性来获取所有维度的大小，然后选择需要的维度。

示例代码3：获取二维数组的总元素数量

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array_two = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"]])

# 使用size属性获取数组的总元素数量
total_elements = array_two.size
print(total_elements)

Output:

如何在NumPy中处理数组长度的相关操作

示例代码4：获取二维数组某一维度的长度

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array_two = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"]])

# 使用shape属性获取第一维度的长度
dim_length = array_two.shape[0]
print(dim_length)

Output:

如何在NumPy中处理数组长度的相关操作

3. 使用`numpy.reshape`调整数组形状

在处理数组时，经常需要根据需求调整数组的形状。numpy.reshape可以在不改变数组数据的前提下，改变数组的形状。

示例代码5：将一维数组重塑为二维数组

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array_one = np.array([1, 2, 3, 4, 5, "numpyarray.com"])

# 重塑为2行3列的二维数组
reshaped_array = np.reshape(array_one, (2, 3))
print(reshaped_array)

Output:

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4. 使用`numpy.flatten`或`numpy.ravel`扁平化数组

有时候需要将多维数组转换为一维数组，可以使用flatten或ravel方法。

示例代码6：使用`flatten`扁平化数组

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array_two = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"]])

# 使用flatten方法扁平化数组
flat_array = array_two.flatten()
print(flat_array)

Output:

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示例代码7：使用`ravel`扁平化数组

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array_two = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"]])

# 使用ravel方法扁平化数组
flat_array = np.ravel(array_two)
print(flat_array)

Output:

如何在NumPy中处理数组长度的相关操作

5. 使用`numpy.concatenate`合并数组

合并数组是数据处理中的常见需求。numpy.concatenate可以将多个数组沿指定轴合并。

示例代码8：沿第一轴合并两个二维数组

import numpy as np

# 创建两个二维数组
array_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"]])
array_two = np.array([[6, 7, 8], [9, 10, "numpyarray.com"]])

# 沿第一轴合并数组
concatenated_array = np.concatenate((array_one, array_two), axis=0)
print(concatenated_array)

Output:

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6. 使用`numpy.split`分割数组

与合并数组相对的操作是分割数组。numpy.split可以将数组沿指定轴分割成多个子数组。

示例代码9：沿第一轴分割数组

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array_two = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"], [6, 7, 8], [9, 10, "numpyarray.com"]])

# 沿第一轴分割数组，每个子数组包含两个元素
split_arrays = np.split(array_two, 2, axis=0)
print(split_arrays)

Output:

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7. 使用`numpy.array_split`不等分割数组

有时候需要不等量地分割数组，这时可以使用numpy.array_split。

示例代码10：不等量分割数组

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array_one = np.array([1, 2, 3, 4, 5, "numpyarray.com"])

# 不等量分割数组，分为三部分
split_arrays = np.array_split(array_one, 3)
print(split_arrays)

Output:

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