代码之家 › 专栏 › 技术社区 › normanius

如何确保numpy数组是二维行向量或列向量?

numpy python

normanius · 技术社区 · 6 年前

有没有 numpy 函数确保一维或二维数组是列向量还是行向量?

例如,我有以下向量/列表之一。将任何输入转换为列向量的最简单方法是什么?

x1 = np.array(range(5))
x2 = x1[np.newaxis, :]
x3 = x1[:, np.newaxis]

def ensureCol1D(x):
    # The input is either a 0D list or 1D.
    assert(len(x.shape)==1 or (len(x.shape)==2 and 1 in x.shape))
    x = np.atleast_2d(x)
    n = x.size
    print(x.shape, n)
    return x if x.shape[0] == n else x.T

assert(ensureCol1D(x1).shape == (x1.size, 1))
assert(ensureCol1D(x2).shape == (x2.size, 1))
assert(ensureCol1D(x3).shape == (x3.size, 1))

而不是写我自己的函数 ensureCol1D ,是否有类似的东西已经在 麻木的 确保向量是列?

1 回复 | 直到 6 年前

Primusa 6 年前

您的问题本质上是如何将数组转换为“列”,列是行长度为1的二维数组。这可以用 ndarray.reshape(-1, 1) .

这意味着你 reshape 数组的行长度为1,并让numpy推断行数/列长度。

x1 = np.array(range(5))
print(x1.reshape(-1, 1))

输出:

array([[0],
   [1],
   [2],
   [3],
   [4]])

重新整形时得到相同的输出 x2 和 x3 . 此外,这也适用于N维阵列:

x = np.random.rand(1, 2, 3)
print(x.reshape(-1, 1).shape)

输出:

(6, 1)

最后,这里唯一缺少的就是您做出了一些断言,以确保不能转换的数组不会被错误地转换。您要做的主要检查是形状中非一个整数的数目小于或等于一。这可以通过以下方式实现:

assert sum(i != 1 for i in x1.shape) <= 1

这张支票和 .reshape 让我们将逻辑应用于所有numpy数组。

推荐文章

Redshoe · 当执行numpy.genfromtxt()时,python是否会读取文件的所有行?

6 月前

unfolx · numpy数组不等式的执行时间

6 月前

mchaudh4 · 用numpy表示三对角矩阵

7 月前

Geremia · 2D NumPy数组+1D数组?

7 月前

LMC · Numpy数组布尔索引以获取包含元素

7 月前

HJA24 · 根据条件用值正向填充Numpy矩阵/掩码

7 月前

alpelito7 · 如何只获取numpy数组中每个递增值的第一次出现?

8 月前

Amarth Gûl · 找到一组向量的最近收敛点

8 月前

Mr. W · numpy.divide是函数、类还是其他什么?

8 月前

Mr. W · 为什么numpy.array在编辑内部数据时如此缓慢?

8 月前