Python NumPy数组形状调整与坐标轴变换详解
本文深入解析Python Num库中数组形状调整的核心方法，涵盖reshape、resize、flatten、ravel及squeeze函数的具体用法与区别。同时讲解transpose和swapaxes对坐标轴的变换操作，并通过图像质心计算实例展示高效张量运算技巧。
| 调整形状 | |
| 调整形状 | reshape, resize, flatten, ravel, squeeze |
| 调整坐标轴 | transpose, swapaxes |
调整形状
数组在内存中的数据存储是固定的，但其计算时的排列方式可以灵活调整，这正是数组的强大之处。其中，reshape和resize功能相同，区别是前者返回新数组，后者则直接修改原始数组。
>>> x = np.arange(12)
>>> y = x.reshape(2,6)
>>> print(x)
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
>>> print(y)
[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]]
>>> x.resize(2,6)
>>> print(x)
[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]]
-1表示自动规划某一轴的尺寸，例如
>>> x.reshape(3,-1)
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
则flatten和ravel相当于reshape(-1)，即将数组展平为一维数组。
squeeze则比flatten稍微温和一点，会删除尺寸为1的维度，例如
>>> x.resize(1,3,4,1,1)
>>> print(x)
[[[[[ 0]]
[[ 1]]
[[ 2]]
[[ 3]]]
[[[ 4]]
[[ 5]]
[[ 6]]
[[ 7]]]
[[[ 8]]
[[ 9]]
[[10]]
[[11]]]]]上面的这个x有太多层括号，看上去毫无卵用，这个时候可以用squeeze，
>>> x.squeeze()
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
有木有瞬间清爽了许多。
调整坐标轴
transpose和swapaxes用于调整坐标轴，如果用矩阵的视角去理解，那么大致相当于转置。
>>> x
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])
>>> x.T
array([[ 0, 6],
[ 1, 7],
[ 2, 8],
[ 3, 9],
[ 4, 10],
[ 5, 11]])
>>> x.transpose(1,0)
array([[ 0, 6],
[ 1, 7],
[ 2, 8],
[ 3, 9],
[ 4, 10],
[ 5, 11]])
其中，transpose(1,0)表示将第一个坐标轴和第0个坐标轴交换位置。
牛刀小试
熟练掌握数组形状的变换方法，也就相当于熟悉了张量的运算法则，这对于数据科学来说是非常重要的基础技能。
例如，现有300张图像200x100的图像，想要得到每张图像的列质心。传统思路肯定是跑循环，但众所周知Python的循环效率比较慢，所以最佳方法是300张一起做，无非就是300x200x100的张量，对第二个坐标轴进行质心提取而已
imgs = np.random.rand(300,200,100)
xs = np.arange(100)
xCen = np.matmul(imgs, xs) / np.sum(imgs, axis=2)
其中，xCen就是所要求的质心。
当然，也可以用更加直观的做法
xCen = imgs.reshape(-1,100)@xs / np.sum(imgs.reshape(-1,100), axis=1)
xCen = xCen.reshape(300,200)
Numpy函数
对于上面这几种数组的内置方法，有一些可直接从numpy中调用，这样的好处是可以直接对非数组格式的数据进行操作，例如
>>> x = list(range(12))
>>> np.reshape(x, (3,4))
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
其中，x是一个列表，np.reshape会自动将其转化为数组后再行操作。
同样地，flatten也可以完成数组展平的任务
>>> x = [[i, i+1] for i in range(5)]
>>> x
[[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
>>> np.ravel(x)
array([0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5])
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