Numpy数据分析基础方法-排序、转置、堆叠、拆分

Numpy数据分析基础方法-排序、转置、堆叠、拆分

首页休闲益智堆叠排序更新时间:2024-05-05

本数据纯属虚构,如有雷同实属巧合

一、排序与转置

# -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np #导入numpy库,缩写为np print("\n练习01:使用sort给数组排序: \n") array32 = np.array([20.37, -38.13, 45.78, 0]) array33 = np.sort(array32) print(array33) print("\n练习02:使用T方法给数组转置矩阵: \n") array34 = np.array([[13,27,31], [75,84,93]]) array35 = array34.T print(array35)

二、反转与堆叠

print("\n练习03:使用flip原地反转数组: \n") array36 = np.array([12.31, -32.14, 47.76, 0]) print("原列表:",array36) print("翻转后:",np.flip(array36)) print("\n练习04:使用hstack将两个元组以水平方式堆叠成一个列表: \n") array37 = np.array((12, 29, 36)) array38 = np.array((445, 502, 679)) array39 = np.hstack((array37, array38)) print(array39)

print("\n练习05:使用hstack将两个列表以水平方式堆叠成一个列表: \n") array40 = np.array([[102], [219], [373]]) array41 = np.array([[459], [564], [682]]) array42 = np.hstack((array40, array41)) print(array42) print("\n练习06:使用vstack将两个数组以竖直方式堆叠成一个列表: \n") array43 = np.array([[154,238,341], [27,68,49]]) array44 = np.array([[4,5,6], [150,101,712]]) array45 = np.vstack([array43, array44]) print(array45)

三、拆分

print("\n练习07:使用hsplit拆分数组,原列表必须是拆分后个数的倍数,否则会报错: \n") array46 = np.array([256, 3, 208, 43,124,86,274,6]) print("拆分成4个不同的数组:",np.hsplit(array46, 4) ) print("拆分成2个不同的数组:",np.hsplit(array46, 2)) print("参数是1代表不拆分:",np.hsplit(array46, 1))

print("\n练习08:使用hsplit进行数组拆分官方栗子: \n") array47 = np.arange(16.0).reshape(4, 4) print("原列表:\n\n",array47) array48 = np.hsplit(array47, 2) print("\n拆分后:\n\n",array48) array49 = np.hsplit(array47, np.array([3, 6])) print("\n拆分3个4行3列的子数组后:\n\n",array49)

print("\n练习09:将1个含有两个2*2表格的数组拆分为2个含有2个1*2表格的数组: \n") array50 = np.arange(8.0).reshape(2, 2, 2) print("原数组:\n\n",array50) array51 = np.hsplit(array50, 2) print("\n拆分后:\n\n",array51)

print("\n练习10:将一个2*4数组按不同方向拆分后,检查数据形状: \n") array51 = np.array([ [12, 384, 29, 496], [52, 75, 605, 707] ]) print("原列表数据形状:\n\n",array51.shape) print("\n竖直拆分后数据形状:\n\n",np.vsplit(array51, 2)[0].shape) print("\n水平拆分后数据形状:\n\n",np.hsplit(array51, 2)[0].shape)

print("\n练习11:将2个2*3的数组拆分子数组后,检查数据形状: \n") array52 = np.array([ [ [2,3,2], [4,5,6] ], [ [2,3,2], [4,5,6] ], ]) print("原列表数据形状:\n\n",array52.shape) print("\n竖直拆分后数据形状:\n\n",np.vsplit(array52, 2)[0].shape) print("\n水平拆分后数据形状:\n\n",np.hsplit(array52, 2)[0].shape)

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