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浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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这两组函数中区别很是类似，都是一个不改变之前的数组，一个改变数组本身

resize和reshape

> import numpy as np
> a = np.arange(20).reshape(4,5)
> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
 [ 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14],
 [15, 16, 17, 18, 19]])
> a.reshape(2,10)
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]])
> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
 [ 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14],
 [15, 16, 17, 18, 19]])
> a.resize(2,10)
> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]])

两个函数都是改变数组的形状，但是resize是在本身上进行操作，reshape返回的是修改之后的参数

ravel和flatten

两者都可以将数组转换为一个维，

flatten(order='C')

参数：{‘C'，‘F'，‘A'，‘K'}

默认情况下‘C'以行为主的顺序展开，‘F'（Fortran风格）意味着以列的顺序展开，‘A'表示如果a在内存中为Fortran连续，则按列展开，否则以行展开，‘K'按照元素在内存中出现的顺序展平a。

> a = np.arange(6).reshape(2,3)
> a.flatten()
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
> a.ravel()
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
> a.flatten('F')
array([0, 3, 1, 4, 2, 5])
> a.ravel('F')
array([0, 3, 1, 4, 2, 5])
> 
> x = np.array([[1,2],[3,4]])
> a = np.arange(6).reshape(2,3)
> a.flatten()[...] = 1
> a
array([[0, 1, 2],
 [3, 4, 5]])
> a.ravel()[...] = 1
> a
array([[1, 1, 1],
 [1, 1, 1]])
>

flatten不会影响原始矩阵，返回的是一个副本，但是ravel是会修改数组

补充知识：【Numpy】维度变化reshape、ravel、flatten、transpose、resize、swapaxes

0. 首先，创建一个多维数组

from numpy import *
a = arange(24)

得到：

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

1.reshape 函数

b = a.reshape(2,3,4)
print(b)

得到一个 2*3*4 维的数组：

[[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
 
 [[12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]]

可以想象成2层小洋楼，每层有 3*4 个房间

2.ravel函数 可以将多维数组展平（也就是变回一维）

c = b.ravel()
print(c)

得到一维数组

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

3.flatten函数 也是将多维数组展平，与ravel函数的功能相同，不过flatten函数会请求分配内存来保存结果，而ravel函数只是返回数组的一个视图(view)

c = b.flatten()
print(c)

得到一维数组

[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]

4.用元组设置维度

直接用一个正整数元组来设置数组的维度

b.shape = (6,4)
print(b)

这种做法将直接改变所操作的数组，现在数组b变成了一个 6*4 的多维数组

[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]

5.transpose函数 将矩阵进行转置

d = b.transpose()
print(d)

得到 4*6 的多维数组

[[ 0 4 8 12 16 20]
 [ 1 5 9 13 17 21]
 [ 2 6 10 14 18 22]
 [ 3 7 11 15 19 23]]

6.transpose函数 将矩阵按照设定维度变换顺序

b = a.reshape(2,3,4)
c = b.transpose((2,1,0))
print(c)

得到一个形状为4*3*2的数组：

 array([[[ 0, 12],
 [ 4, 16],
 [ 8, 20]],
 [[ 1, 13],
 [ 5, 17],
 [ 9, 21]],
 [[ 2, 14],
 [ 6, 18],
 [10, 22]],
 [[ 3, 15],
 [ 7, 19],
 [11, 23]]])

7.resize函数和reshape函数的功能一样，但resize会直接修改所操作的数组

b.resize((2,12))
print(b)

得到 2*12 的两维数组

[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
[12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]]

并且这一步不可以通过赋值来实现，如下所示：

e = b.resize((2,12))
print(e)

此时结果为：

None

8.swapaxes(ax1,ax2) ： 将数组n个维度中两个维度进行调换，不改变原数组 

b = a.reshape(2,3,4)
c = b.swapaxes(0,2)
print(c)

得到一个形状为4*3*2的数组(可以和6.transpose函数进行比较来看)：

array([[[ 0, 12],
 [ 4, 16],
 [ 8, 20]],
 [[ 1, 13],
 [ 5, 17],
 [ 9, 21]],
 [[ 2, 14],
 [ 6, 18],
 [10, 22]],
 [[ 3, 15],
 [ 7, 19],
 [11, 23]]])

以上这篇浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
numpy,resize,reshape,ravel,flatten
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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