NumPy数据分析基础：轻松掌握数组形态转换与转置操作

数组形态转换和转置：NumPy 中强大的数据处理工具

数据分析中的数据变换

在数据分析中，数据变换对于为后续分析和处理做好数据准备至关重要。NumPy 库为数组形态转换和转置提供了强大的工具，让我们能够轻松地重塑和重新排列数据。

一、数组形态转换

数组形态转换涉及改变数组的形状，同时保持其元素值不变。NumPy 提供了几个函数来执行此操作：

• reshape() 函数： 用于更改数组的维度和形状。它需要一个元组作为参数，指定新形状。例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)  # (2, 3)

# 将数组重塑为 (3, 2) 形状
new_arr = arr.reshape(3, 2)
print(new_arr)
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]]

• ravel() 函数： 将多维数组"展开"为一维数组。它返回一个扁平化数组，其中元素按行优先顺序排列。例如：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)  # (2, 3)

# 将数组展开为一维数组
new_arr = arr.ravel()
print(new_arr)  # [1 2 3 4 5 6]

• flatten() 函数： 与 ravel() 函数类似，但允许指定展平顺序。它提供一个 'order' 参数，可以是 'C'（按行）或 'F'（按列）。例如：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)  # (2, 3)

# 将数组展平为一维数组，按列顺序
new_arr = arr.flatten('F')
print(new_arr)  # [1 4 2 5 3 6]

二、数组转置

数组转置是指将数组的行和列互换。NumPy 中的 transpose() 函数执行此操作。它返回一个具有转置形状的新数组。例如：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)  # (2, 3)

# 对数组进行转置
new_arr = arr.transpose()
print(new_arr)
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]]

应用场景

数组形态转换和转置操作在数据分析中具有广泛的应用，包括：

• 数据预处理： 准备数据以进行建模和分析。
• 特征工程： 提取有用的特征并将其转换为适合建模的格式。
• 数据可视化： 创建图表和图形以可视化数据。

三、结论

NumPy 中的数组形态转换和转置操作是用于数据准备和处理的宝贵工具。它们使我们能够轻松地改变数组的形状和排列，从而为后续分析任务做好准备。

常见问题解答

1. ** reshape() 和 ravel() 函数有什么区别？**

   • reshape() 改变数组的形状，而 ravel() 将数组"展开"为一维数组。

2. ** flatten() 函数的 'order' 参数有什么作用？**

   • 'order' 参数指定展平顺序，可以是按行（'C'）或按列（'F'）。

3. 数组转置有什么用？

   • 数组转置可用于交换行和列，这在数据建模和可视化中很有用。

4. 如何使用 NumPy 执行矩阵乘法？

   • 使用 dot() 函数，它执行两个数组的点积或矩阵乘法。

5. 如何使用 NumPy 计算数组的平均值？

   • 使用 mean() 函数，它返回数组元素的平均值。