numpy数组重塑与三元表达式让数据处理轻松上手

2023-09-04 15:58:36

数据处理是编程中的重要环节，而numpy作为一款强大的数据处理工具，因其简单易用和高效性受到广泛应用。本文是numpy系列教程的第四篇，将介绍数组重塑和三元表达式，帮助读者进一步掌握numpy数据处理的技巧。

数组重塑

所谓数组重塑，本质上是改变数组的形状。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。

转置

转置操作很简单，它对一个二维数组进行行和列的互换，即将数组的行变成列，列变成行。转置操作可以用T属性来实现，语法为：

arr.T

reshape

reshape操作允许我们改变数组的形状，但需要满足两个条件：

新形状的元素个数必须等于原数组的元素个数。
新形状必须为合法的numpy形状，即每个维度都不能为负数。

reshape操作的语法为：

arr.reshape(newshape)

其中，newshape是一个元组，指定了新形状的维度和大小。

三元表达式

三元表达式是if-else语句的简洁写法，语法为：

condition ? expr1 : expr2

其中，condition是一个布尔表达式，expr1和expr2是两个表达式。如果condition为True，则返回expr1的值，否则返回expr2的值。

三元表达式可以用于数组操作中，比如：

arr[arr > 0] = 1
arr[arr <= 0] = -1

这段代码使用三元表达式将数组arr中的正数置为1，负数置为-1。

示例

以下是一些使用数组重塑和三元表达式的示例代码：

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 打印原数组
print("Original array:")
print(arr)

# 对数组进行转置
transposed_arr = arr.T

# 打印转置后的数组
print("\nTransposed array:")
print(transposed_arr)

# 对数组进行reshape
reshaped_arr = arr.reshape(3, 2)

# 打印reshape后的数组
print("\nReshaped array:")
print(reshaped_arr)

# 使用三元表达式将数组中的正数置为1，负数置为-1
arr[arr > 0] = 1
arr[arr <= 0] = -1

# 打印修改后的数组
print("\nModified array:")
print(arr)

输出结果如下：

Original array:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Transposed array:
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

Reshaped array:
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

Modified array:
[[ 1  1  1]
 [ 1  1 -1]]