Numpy 转置和实际重排内存

Numpy是Python中最常用的科学计算库之一，它可以处理各种形式的数据。在Numpy中，常常需要修改和重排数组的维度，从而进行适当的处理。本文将着重介绍Numpy中的转置和实际重排内存（reordering memory）功能，通过示例来较为详细地解释其概念和使用。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy中的数组

在Numpy中，数组（array）是一种基本数据结构，由一个有序的固定类型元素序列形成。我们可以使用Numpy中的numpy.array函数来创建一个数组。

import numpy as np

# 使用np.array()创建一个数组
a = np.array([1, 2, 3])

在Numpy中，数组可以是一维（多个元素组成的一行或一列）、二维（由多行和多列组成的表格状）和多维（多行、多列和多个表格组成的“立方体”状）的。

# 一维数组
a = np.array([1, 2, 3])

# 二维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 三维数组
c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

Numpy中的转置

在数学中，转置是将矩阵的行和列交换得到的新矩阵。在Numpy中，我们可以使用numpy.transpose()函数来实现数组的转置。

# 一维数组转置
a = np.array([1, 2, 3])
a_transpose = np.transpose(a)
print(a_transpose)  # [1, 2, 3]

# 二维数组转置
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b_transpose = np.transpose(b)
print(b_transpose)  # [[1, 3], [2, 4]]

# 三维数组转置
c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
c_transpose = np.transpose(c, (1, 0, 2))
print(c_transpose)  
'''
[
    [
        [1 2],
        [5 6]
    ],
    [
        [3 4],
        [7 8]
    ]
]
'''

从上述例子中可以看出，数组的转置很容易理解。需要注意的是，在对于多维数组进行转置时，需要指定更加具体的参数。例如，在转置一个三维数组时，可以使用(1, 0, 2)作为第二个参数，表示将第一维和第二维交换。

Numpy中的重排内存

在处理数组时，有时候需要对数组的元素进行一定的重排，以便在处理时更加方便。在Numpy中，可以使用numpy.reshape()函数来实现数组的重排。

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (2, 3))
c = np.reshape(b, (3, 2))
print(b)  # [[1 2 3], [4 5 6]]
print(c)  # [[1 2], [3 4], [5 6]]

从上述例子中，可以看出numpy.reshape()函数所实现的功能是将一个数组形状重塑，但是数据在重新塑造后仍具有相同的内容，所以，重排内存和数组的转置不完全相同，它们的本质区别在于，重排内存可以修改数组元素在内存中的位置。重排内存的实现方式有两种：numpy.ravel()和numpy.flatten()。

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b# .ravel()和.flatten()

在Numpy中，`numpy.ravel()`和`numpy.flatten()`都可以将多维数组转化为一维数组。但是，它们之间存在一定的区别。

`numpy.ravel()`返回一个扁平的数组，也就是通过展平一个多维数组，生成一条与之相等的一维数组。不同之处在于，`numpy.ravel()`并不一定返回数组的副本，当数组不需要被复制时，这个函数会返回原数组。

```python
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.ravel(a)
print(b)  # [1 2 3 4]

而numpy.flatten()则总是返回数组的副本，即使原数组本身只有一维，也返回一个二维数组。

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.flatten(a)  # 报错，没有numpy.flatten()方法

因此，不管需要的是复制还是对原来的数组进行修改，最好使用numpy.ravel()函数。

总结

在本文中，我们介绍了Numpy中的转置和实际重排内存（reordering memory）功能。转置是将矩阵的行和列交换得到的新矩阵。通过使用numpy.transpose()函数，我们可以很容易地实现数组的转置。而实际重排内存则可以修改数组元素在内存中的位置，这在处理数组时非常有用。重排内存的实现方式有两种：numpy.ravel()和numpy.flatten()，它们都可以将多维数组转化为一维数组，但是不同之处在于是否返回数组的副本。在实际使用时，还需要根据具体的需求进行选择。

需要注意的是，本文只是对Numpy中的转置和实际重排内存功能进行了基本的介绍，相信读者在实际使用时会有更深刻的体会。