Python NumPy：深入浅出理解flatten()函数与数组操作技巧

Pythonflatten(）函数

flatten()是一个强大的Python函数，尤其是在处理多维数组时。
该函数的基本功能是将多维数组转换为维度，以方便数据操作和理解。
当你对数组应用flatten()时；返回包含原始数组所有元素的一维数组。
例如，array.flatten()会将数组转换为一维数组。
相似地，当对矩阵使用flatten()时输出将是一个单行维数组。
特别是，矩阵的行将被展平。
在matrix.flatten().A[0];matrix.flatten()对矩阵进行操作并将其转换为维度数组；然后再次提取第一个元素。
flatten()指定行对齐，它按数组或矩阵的行顺序排列元素。
用户可以通过传递参数来选择不同方向的拉直，例如柱拉直需要非默认的拉直参数“FL”。
需要注意的是，flatten()仅适用于数组和矩阵。
如果您尝试在列表上使用此函数，它将不起作用并会引发错误。
所以，用户需要确保他们仅在数组或矩阵上下文中使用flatten()。

【Python进阶篇】玩转数组操作！|图解+示例代码

在Python的NumPy库中，数组操作是数据处理的重要组成部分。
首先，让我们学习如何使用索引来访问和操作数组元素。
索引就像数组的坐标。
第一个元素通过索引0获得，第二个元素通过索引1获得，依此类推。
同时负索引允许我们从后向前访问。
例如，索引-1表示最后一个元素。
元素。
对于二维数组，需要两个索引来进行操作。
一种是切片访问，类似于Python列表，可以按照规则提取子数组。
例如，指定slice()函数从索引0开始，每2个元素取一次，直到索引9，就可以得到0到9之间的偶数组。
切片规则灵活多样。
例如，a[2:]表示从第三个元素到数组末尾，a[:5:2]表示每2个元素中取出5个。
该步骤可以是正的或负的。
例如，步骤-1表示逆序读取。
二维数组的转置和展平是常见的操作。
transpose()函数用于转置，而ravel()和flatten()用于将维度降为一维。
ravel()只是一个视图，而flatten()然后执行深复制。
处理高维数组时，可以使用元组来指定新数组的维度。
例如，一个1行9列的二维数组可以定义为(1,-1)，其余维度将由系统自动计算。
该技术在深度学习等场景中非常有用。

【Python进阶系列】DataFrame数据类型初体验~|图解+示例代码

DataFrame是Python中的一种重要数据结构，可以将其视为带标签的二维数组，类似于Excel中的表格。
一个DataFrame由多个Series组成，每个Series对应DataFrame中的一列，并有行索引和列索引，方便数据访问。
构建DataFrame的方法有多种，包括使用字典或NumPy数组，或直接从Series中构建。
列名和行名可以在创建时自定义，默认情况下索引是自然数序列。
DataFrame还支持类似于NumPy数组转置方法的转置操作。
总的来说，DataFrame是一个灵活、强大且有价值的数据处理工具。
这是一个相关的代码示例：DataFrame是一种类似于Excel表的数据结构，由带有行索引和列索引的标记一维数组（系列）组成。
构建它的常见方法是使用字典或NumPy数组：python#CreateaDataFrameusingadictionarydf_dict={'one':[1,2,3],'two':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(df_dict)#使用NumPy数组importnumpyasnpdata=np.random.randint(0,10,(3,2))df_from_array=pd.DataFrame(data,columns=['col1','col2'])#表格s=pd使用系列.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])df_from_series=pd.DataFrame(s,index=['一','二','3']）创建时可以指定列名和行名：pythondf_custom_index=pd.DataFrame(data,columns=['col1','col2'],index=['row1','row2','row3'])转置也非常直观：pythondf_transpose=df.T