本文作為numpy系列的總結(jié)篇，繼續(xù)介紹numpy中常見的使用小貼士

1 手動轉(zhuǎn)換矩陣規(guī)格

轉(zhuǎn)換矩陣規(guī)格，就是在保持原矩陣的元素數(shù)量和內(nèi)容不變的情況下，改變原矩陣的行列數(shù)目。比如，在得到一個5x4的矩陣后，出于某種要求，需要將其轉(zhuǎn)成大小為10x2的矩陣，這時就可以利用內(nèi)置方法實現(xiàn)此功能。

上圖中，使用方法reshape將一個4x3的矩陣轉(zhuǎn)換為一個2x6的矩陣。需要注意的是，轉(zhuǎn)換后的矩陣與原矩陣在元素順序的排列上具有某種一致性，即將矩陣的元素逐行排列成一個列表，則兩矩陣對應(yīng)的列表是相同的。

reshape的特別參數(shù)：

若使用reshape(-1,1)，則會將含有n個元素的矩陣轉(zhuǎn)成一個n行1列的列向量形式。

2 快捷生成多維數(shù)組

在熟悉某些方法之初或是在代碼調(diào)試階段，通常會需要快速生成一些變量以作示例，若需要用到numpy中的矩陣或多維數(shù)組，則可以參照下圖示例：

例中，先通過方法arange生成所需元素數(shù)目的一維數(shù)組，再通過前面介紹的reshape方法將其轉(zhuǎn)成指定規(guī)格的矩陣。

系列總結(jié)

關(guān)于python的numpy庫，筆者就介紹這么些，誠然這些只是numpy的冰山一角，其中還有許多有意思的方法與函數(shù)等待諸位去發(fā)現(xiàn)。

致歉聲明

由于筆者也是一邊學(xué)習(xí)，一邊撰寫博文，其中難免出現(xiàn)知識性的錯誤。在編輯numpy系列的最后一篇文章即本文時，筆者發(fā)現(xiàn)numpy中真正的矩陣其實是不同于前幾期博文中筆者筆下的“多維數(shù)組”，嚴(yán)格來說，幾乎筆者numpy系列文章的所有矩陣詞眼，其實是numpy的多維數(shù)組的概念。不好意思給諸位帶來誤解。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python numpy库是第三方库吗_浅谈python的第三方库——numpy（终）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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