Преобразование 1D-массива в 2D-массив в numpy

Я хочу преобразовать одномерный массив в двухмерный массив, указав количество столбцов в 2D-массиве. Что-то, что работало бы так:

> 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]])

Есть ли у numpy функция, которая работает как моя выдуманная функция vec2matrix? (Я понимаю, что вы можете индексировать 1D-массив, как 2D-массив, но это не вариант в коде, который у меня есть - мне нужно сделать это преобразование.)

Вы хотите reshapeмассив.

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

где -1выводит размер нового измерения из размера входного массива.

У вас есть два варианта:

• Если вам больше не нужна исходная форма, проще всего назначить массиву новую форму.

  a.shape = (a.size//ncols, ncols)

  Вы можете переключить на a.size//ncols, -1чтобы автоматически вычислить правильную форму. Убедитесь в этом a.shape[0]*a.shape[1]=a.size, иначе у вас возникнут проблемы.

• Вы можете получить новый массив с np.reshapeфункцией, которая работает в основном как версия, представленная выше

  new = np.reshape(a, (-1, ncols))

  Когда это возможно, newэто будет просто представление исходного массива a, что означает, что данные являются общими. Однако в некоторых случаях newвместо этого будет скопирован массив. Обратите внимание, что np.reshapeтакже принимает необязательное ключевое слово, orderкоторое позволяет вам переключаться с строкового порядка C на основной порядок столбцов Fortran. np.reshape- это функциональная версия a.reshapeметода.

Если вы не можете соблюдать это требование a.shape[0]*a.shape[1]=a.size, вам нужно создать новый массив. Вы можете использовать np.resizeфункцию и смешивать ее с np.reshape, например,

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

Попробуйте что-нибудь вроде:

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

Вам нужно убедиться, что вы можете разделить количество элементов в вашем массиве на ncols. Вы также можете поиграть с порядком втягивания чисел, Bиспользуя orderключевое слово.

Если ваша единственная цель - преобразовать 1d-массив X в 2d-массив, просто выполните:

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

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)

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

или получите новый

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

Это сделает размеры +1, что равносильно добавлению скобки на крайний край.

Вы можете использовать flatten()из пакета numpy.

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}")

Вывод:

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

Измените 1D-массив на 2D-массив без использования Numpy.

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)