基于NumPy的数组重塑与转置

这次主要是利用Python的：NumPy

NumPy是引入了数组；数组是一些相同类型的数据的集合。

这些数据按照一定的顺序排列，每个数据占用大小相同的存储空间

数组的重塑是指更改数组的形状，将一个维度的数组转换为另一个维度的数组。例如将一维数组转换成二维数组，又或者将二维数组转换为一维数组。

首先是一维数组转换成二维数组

利用reshape函数转换，不会改变数组元素内容和个数

输出结果

data.reshape(2,6)是将一维数组转换成2行6列的二维数组

相同的，data.reshape(3,4)就是3行4列

多维数组的重塑

reshape()可以将多维数组改变数组形状

将2行6列的数组改变为6行2列的数组

将多维数组转换成一维数组，主要可以用flatten()函数和ravel()函数

数组的转置，转置是重塑的一种特殊形式，通俗来说，就是将数组的行转为列，列转换成行。数组的转置后的数组元素个数是不会改变的

NumPy中提供了T属性和transpose()函数两种方法

T属性是比较简单的，只要在需要转置的数组后面调用

transpose()函数主要是通过调换数组行和列的索引值来转置的

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