numpy的数据升维与降维使用方法自学总结

本文主要介绍numpy中数据升维与降维问题

升维

注意数组的形式 是n行1列 还是1行n列
1.numpy.atleast_2d(数组名) 将输入视为至少具有二维的数组
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2.numpy.atleast_3d(数组名) 以至少三个维度的数组形式查看
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3.数组名[:,np.newaxis] 升维一次 冒号在前是生成n行1列 如下
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4.数组名[np.newaxis,:] 升维一次 冒号在前是生成1行n列 如下
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5.数组名.reshape(-1,1)
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6.np.expand_dims(a, axis=0)
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7.np.expand_dims(a, axis=1)
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降维

1.数组名.reval() 返回一个连续的扁平数组
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2.squeeze(数组名):除去多维数组中,维数为1的维度 numpy的数据升维与降维使用方法自学总结
3.数组名.reshape(-1): 可以拉平多维数组 不管几维直接变一维numpy的数据升维与降维使用方法自学总结
4.flatten():返回源数据的副本numpy的数据升维与降维使用方法自学总结
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