Numpy：如何降低Numpy数组的维度

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy降低Numpy数组的维度。在数据处理和机器学习中，降低数组的维度是非常常见的操作。例如，我们可以将一幅图像由三维降到二维，或将一组数据降到一维，以便更加高效地处理和分析数据。

下面我们将介绍三种常用的方法来降低Numpy数组的维度。

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方法1：使用reshape()函数

reshape()函数是Numpy中最常用的函数之一，它可以改变Numpy数组的形状。当我们需要降低数组的维度时，我们可以使用reshape()来实现。例如，我们有一个形状为(3, 4, 5)的三维数组X，我们可以使用如下代码将其降到二维：

import numpy as np
X = np.random.rand(3, 4, 5)
Y = X.reshape(3, -1)
print(Y.shape)

输出结果为(3, 20)，即将原来的三维数组X变为了形状为(3, 20)的二维数组Y。

方法2：使用flatten()函数

flatten()函数是另一种将Numpy数组降为一维的常用函数。与reshape()不同的是，flatten()函数会返回一个扁平化的一维数组，而不是原数组的一个视图（view）。例如，我们有一个形状为(3, 4)的二维数组X，我们可以使用如下代码将其降到一维：

import numpy as np
X = np.random.rand(3, 4)
Y = X.flatten()
print(Y.shape)

输出结果为(12，)即将原来的二维数组X变为了形状为(12，)的一维数组Y。

方法3：使用transpose()函数和reshape()函数

如果我们需要将数组的某两个维度交换位置，可以使用transpose()函数。例如，我们有一个形状为(3, 4, 5)的三维数组X，我们需要将其中的第一维和第二维交换位置，并将其降为二维数组，代码如下：

import numpy as np
X = np.random.rand(3, 4, 5)
Y = X.transpose(1, 0, 2)
Z = Y.reshape(4, -1)
print(Z.shape)

其中，transpose()函数的参数(1, 0, 2)表示将第一维和第二维交换位置，第三维不变。最后使用reshape()函数将三维数组变为了二维数组，输出结果为(4, 15)，即将原来的三维数组X变为了形状为(4, 15)的二维数组Z。

总结

降低Numpy数组的维度是非常常见的操作，我们可以使用reshape()函数、flatten()函数、以及transpose()函数和reshape()函数结合使用来实现。以上三种方法都可以将数组的维度降为一、二维甚至更低，我们可以根据实际需求选择不同的方法来降低数组的维度。