Question

我想通过指定2D数组中的列数将1维数组转换为2维数组。有点像这样的东西：

> import numpy as np
> A = np.array([1,2,3,4,5,6])
> B = vec2matrix(A,ncol=2)
> B
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

numpy有没有像我的假装功能“vec2matrix”那样工作的功能？（我知道你可以像二维数组一样索引一维数组，但这不是我所拥有的代码中的一个选项 - 我需要进行这种转换。）

Answer 1

您想要reshape数组。

B = np.reshape(A, (-1, 2))

Answer 2

您有两种选择：

如果您不再需要原始形状，最简单的方法就是为数组指定一个新形状
```
a.shape = (a.size//ncols, ncols)
```
您可以将a.size//ncols切换为-1以自动计算正确的形状。确保a.shape[0]*a.shape[1]=a.size，否则您会遇到一些问题。
您可以使用np.reshape函数获取一个新数组，其工作方式与上面提供的版本相似
```
new = np.reshape(a, (-1, ncols))
```
如果可能，new将只是初始数组a的视图，这意味着数据是共享的。但是，在某些情况下，new数组将是acopy而不是。请注意，np.reshape还接受一个可选关键字order，可让您从行主C顺序切换到列主要Fortran顺序。 np.reshape是a.reshape方法的函数版本。

如果你不能尊重a.shape[0]*a.shape[1]=a.size的要求，你就不得不创建一个新阵列。您可以使用np.resize功能并将其与np.reshape混合使用，例如

>>> a =np.arange(9)
>>> np.resize(a, 10).reshape(5,2)

Answer 3

尝试类似：

B = np.reshape(A,(-1,ncols))

您需要确保可以将数组中的元素数除以ncols。您还可以使用B关键字将数字加入order的顺序进行播放。

Answer 4

如果您的唯一目的是将一维数组X转换为二维数组，请执行以下操作：

X = np.reshape(X,(1, X.size))

Answer 5

还有一个简单的方法，我们可以以不同的方式使用 reshape 函数：

A_reshape = A.reshape(No_of_rows, No_of_columns)

Answer 6

import numpy as np
array = np.arange(8) 
print("Original array : \n", array)
array = np.arange(8).reshape(2, 4)
print("New array : \n", array)

Answer 7

some_array.shape = (1,)+some_array.shape

或获得一个新的

another_array = numpy.reshape(some_array, (1,)+some_array.shape)

这将使尺寸+1，等于在最外层添加一个括号

Answer 8

通过添加新轴将一维数组转换为二维数组。

a=np.array([10,20,30,40,50,60])

b=a[:,np.newaxis]--it will convert it to two dimension.

Answer 9

您可以从numpy包中使用flatten()。

import numpy as np
a = np.array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
a_flat = a.flatten()
print(f"original array: {a} \nflattened array = {a_flat}")

输出：

original array: [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]] 
flattened array = [1 2 3 4 5 6]

Answer 10

不使用Numpy将一维数组更改为二维数组。

l = [i for i in range(1,21)]
part = 3
new = []
start, end = 0, part


while end <= len(l):
    temp = []
    for i in range(start, end):
        temp.append(l[i])
    new.append(temp)
    start += part
    end += part
print("new values:  ", new)


# for uneven cases
temp = []
while start < len(l):
    temp.append(l[start])
    start += 1
    new.append(temp)
print("new values for uneven cases:   ", new)

在numpy中将1D数组转换为2D数组

10 个答案: