从小白到大神，Numpy数组变形和合并宝典，轻松玩转数据操作！

2023-04-03 09:58:22

Numpy变形和合并：数据分析的神奇工具

在数据分析领域，数据处理是一个至关重要的环节。如何高效地整理和重塑数据，直接影响着分析的质量和效率。Numpy，一个强大的Python库，提供了变形和合并功能，让你轻松掌控数据的结构，让数据分析更加得心应手。

一、Numpy变形：轻松重塑数组结构

数据变形是指改变数组的形状和维度。Numpy的变形功能让你可以根据需要将数据排列成不同的形状，从而满足不同的分析要求。

1. reshape()魔法

reshape()函数可以将一个数组重新排列成指定的形状。例如，将一个一维数组变形为二维数组：

import numpy as np

# 原数组
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 变成3行3列的数组
reshaped_array = array.reshape(3, 3)

# 打印结果
print(reshaped_array)

结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

2. ravel()平铺大法

ravel()函数可以将一个多维数组降为一维。例如，将一个三维数组降为一维：

# 原数组
array = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 降为一维数组
flattened_array = array.ravel()

# 打印结果
print(flattened_array)

结果：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]

二、Numpy合并：融合数据，焕发新力量

数据合并是指将多个数组组合成一个更大的数组。Numpy的合并功能让你可以轻松地将相关数据聚合在一起，进行更加全面的分析。

1. concatenate()大融合

concatenate()函数可以水平或垂直地合并多个数组。例如，水平合并两个一维数组：

# 两个待合并的数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 水平合并
concatenated_array = np.concatenate((array1, array2))

# 打印结果
print(concatenated_array)

结果：

[1 2 3 4 5 6]

2. vstack()纵向排列

vstack()函数可以垂直合并多个数组。例如，垂直合并两个二维数组：

# 两个待合并的数组
array1 = np.array([[1, 2, 3]])
array2 = np.array([[4, 5, 6]])

# 垂直合并
stacked_array = np.vstack((array1, array2))

# 打印结果
print(stacked_array)

结果：

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

三、应用场景：Numpy变形和合并的威力

Numpy的变形和合并功能在数据分析中有着广泛的应用，包括：

图像处理： 将图像数组变形为不同的形状，满足不同场景的分析需求。合并多张图像，实现图像拼接，合成全景图像。
数据分析： 将多维数组降为一维，方便进行数据统计和分析。合并多个数据表，实现跨表分析，发现隐藏的关联。
机器学习： 将数据变形为适合模型训练的形状。合并不同数据集，扩大训练数据量，提高模型性能。

四、常见问题解答

1. Numpy的变形和合并操作会改变原始数组吗？

不会，变形和合并操作只会创建一个新数组，而不会修改原始数组。

2. 可以在变形操作中指定负数维度吗？

可以，负数维度表示从数组的末尾开始计数。

3. 如何将一个数组变形为任意形状？

可以使用reshape()函数，并指定一个元组来指定目标形状。例如，将一维数组变形为任意形状：

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 变成任意形状
reshaped_array = array.reshape(-1, 3)

# 打印结果
print(reshaped_array)

结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

4. 如何将多个数组合并成一个多维数组？

可以使用vstack()或hstack()函数，并指定一个元组来指定目标形状。例如，将多个一维数组合并成一个二维数组：

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 合并成二维数组
merged_array = np.vstack((array1, array2))

# 打印结果
print(merged_array)

结果：

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

5. 如何将一个数组变形为块状结构？

可以使用np.block()函数，并指定一个元组来指定块状结构。例如，将一维数组变形为块状结构：

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 变形成块状结构
blocked_array = np.block([[array[0:3]], [array[3:6]], [array[6:9]]])

# 打印结果
print(blocked_array)