【ML】numpyravel、c-创新互联
【ML】numpy ravel、c_、r_函数使用说明(结合实际案例)
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- 基本使用
- ravel()函数用法
- c_函数用法
- r_函数用法
- 实践
ravel函数将一个多维数组拉平成一维数组,直接看例子:
a = np.arange(0,9)
print('a=',a)
b = a.reshape((-1,3))
print('b=',b)
c = b.ravel()
print('c=',c)
输出:
a= [0 1 2 3 4 5 6 7 8]
b= [[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
c= [0 1 2 3 4 5 6 7 8]
c_函数用法c_函数将两个【矩阵】左右拼接在一起,要求行数相同,直接看例子:
a = np.arange(0,9).reshape((3,-1))
print('a=',a)
b = np.arange(0,6).reshape((3,-1))
print('b=',b)
c = np.c_[a,b]
print('c=',c)
输出:
a= [[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
b= [[0 1]
[2 3]
[4 5]]
c= [[0 1 2 0 1]
[3 4 5 2 3]
[6 7 8 4 5]]
r_函数用法c_函数将两个【矩阵】上下拼接在一起,要求列数相同,直接看例子:
a = np.arange(0,9).reshape((-1,3))
print('a=',a)
b = np.arange(0,6).reshape((-1,3))
print('b=',b)
c = np.r_[a,b]
print('c=',c)
输出:
a= [[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
b= [[0 1 2]
[3 4 5]]
c= [[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]
[0 1 2]
[3 4 5]]
实践如何画下图:
可以通过如下方式实现:
import numpy as np
x_component = np.array([1,2,3,4])
y_component = np.array([5,6,7])
# 生成表格所需点数据(请看另一篇介绍meshgrid文章)
xv,yv = np.meshgrid(x_component,y_component)
import matplotlib.pyplot as plt
str_label = '({x_label}, {y_label})'
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
# 限制x,y坐标轴区间
plt.axis([0,5,4,8])
# 拉平,拼接
xy = np.c_[xv.ravel(),yv.ravel()]
for point in xy:
x = point[0]
y = point[1]
color = 'r' if y==5 else ('b' if y==6 else 'g')
plt.scatter(x, y, c=color)
plt.annotate(str_label.format(x_label=x,y_label=y),xy = (x, y), xytext = (x+0.1, y+0.1))
plt.show()
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