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数组操作指南

修改数组形状

使用 numpy.reshape 修改数组形状，保留数据不变。

a = np.arange(8)b = a.reshape(4, 2, order='C')

• a 初始形状为 (8,)
• b 变为 ((4, 2),)，按列排列

输出结果：

a = [0 1 2 3 4 5 6 7]b = [[0 1], [2 3], [4 5], [6 7]]

数据迭代与处理

使用 flat 属性遍历数组元素，保持原始数据不变。

a = np.arange(4).reshape(2, 2)

• 原始数组 a 形状为 (2, 2)

输出结果：

原始数组 a:  [[0 1]   [2 3]]

数组展平与转置

使用 flatten 和 ravel 展平数组，按不同顺序处理。

a = np.arange(8).reshape(2, 4)

• 原始数组 a 形状为 (2, 4)

输出结果：

原始数组 a:  [[0 1 2 3]   [4 5 6 7]]展平按列顺序 `flatten(order='C')`：  [0 1 2 3 4 5 6 7]展平按行顺序 `flatten(order='F')`：  [0 4 1 5 2 6 3 7]转置数组 `transpose`：  [[0 4],   [1 5],   [2 6],   [3 7]]

找到特定值位置

使用 where 和索引操作快速定位数组元素。

a = np.arange(8).reshape(2, 4)

• 原始数组 a 形状为 (2, 4)

输出结果：

np.where(a > 6)：  (array([1, 1, 1], dtype=int64),   array([1, 2, 3], dtype=int64))a[where(a > 4)]:  [5, 6, 7]

轴滚动与交换

使用 rollaxis 和 swapaxes 调整数组维度。

b = a.reshape(2, 2, 2)c = np.rollaxis(b, 2, 0)d = np.rollaxis(b, 2, 1)

• b 形状为 (2, 2, 2)
• c 将轴 2 滚动到轴 0：((2, 2),)
• d 将轴 2 滚动到轴 1：((2, 2),)

输出结果：

b = [[[0 1], [2 3]],       [[4 5], [6 7]]]c = [[[0 2], [4 6]],       [[1 3], [5 7]]]d = [[[0 2], [1 3]],       [[4 6], [5 7]]]

数组广播与连接

使用 broadcast 和 concatenate 合并数组。

x = np.array([[1], [2], [3]])y = np.array([4, 5, 6])b = np.broadcast(x, y)c = np.empty(b.shape)c.flat = [u + v for (u, v) in b]

• x 形状 (3,)
• y 形状 (3,)
• b 广播结果 (3, 3)
• c 填充后形状 (3, 3)

输出结果：

c.flat = [5, 6, 7, 6, 7, 8, 7, 8, 9]

数组拼接与分割

使用 stack、hstack、vstack、split 进行数组拼接与分割。

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.array([[5, 6], [7, 8]])堆叠（`stack`）结果：

沿轴 0 堆叠：

沿轴 1 堆叠：

## 数组操作扩展使用 `append`、`insert`、`delete` 进行数组操作。  ```pythona = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.array([[5, 6], [7, 8]])延轴 0 插入：[[1, 2], [3, 4], [7, 8, 9]]延轴 1 插入：[[1, 2, 5, 6],   [3, 4, 7, 8]]删除第二列：[[1, 3],   [4, 6]]

去重与重构

使用 unique 去重并重构原始数组。

a = np.array([5, 2, 6, 2, 7, 5, 6, 8, 2, 9])u, indices, inverse, counts = np.unique(a, return_index=True, return_inverse=True, return_counts=True)

• 去重数组 u：[2, 5, 6, 7, 8, 9]
• 索引数组 indices：[1, 0, 2, 4, 7, 9]
• 逆向索引数组 inverse：[1, 0, 2, 0, 3, 1, 2, 4, 0, 5]
• 出现次数数组 counts：[3, 2, 2, 1, 1, 1]

输出结果：

u[inverse] = [5, 2, 6, 2, 7, 5, 6, 8, 2, 9]

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