如何在Python规范化 NumPy 中的数组

NumPy 是 Python 中用于科学计算的常用库之一。它提供了一个强大和灵活的数组对象，使得在 Python 中进行高效的数值处理和数据分析成为可能。但是，当我们使用别人提供的数据集时，我们经常会遇到各种不同格式的数组数据，这就需要规范化数组，以便更方便地对数据进行分析和处理。

在Python中规范化NumPy中的数组可以采用以下步骤：

1. 确认数组的形状

在规范化 NumPy 数组之前，我们需要确认数组的形状。形状指的是数组的维度和每个维度的大小。我们可以使用 numpy.shape() 函数来获取数组的形状。例如，如果我们有一个数组 a，我们可以使用以下代码获取它的形状：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.shape)

输出结果为：

(2, 3)

这意味着数组 a 有两个行和三个列。

2. 调整数组的形状

一旦我们确认了数组的形状，我们就可以对数组进行调整以符合我们的需求。我们可以使用 numpy.reshape() 函数来改变数组的形状。这个函数需要一个数组和一个元组作为参数。元组指定新数组的形状。例如，如果我们想将数组 a 调整为一个有六个元素的一维数组，我们可以使用以下代码：

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

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

这意味着数组 a 现在已经被调整为一个有六个元素的一维数组。

3. 更改数据类型

在规范化 NumPy 数组时，我们可能还会遇到需要更改数据类型的情况。例如，我们可能需要将数组中的浮点数转换为整数。我们可以使用 numpy.astype() 函数来更改数据类型。这个函数需要一个数组和一个字符串作为参数。字符串指定新的数据类型。例如，如果我们想将数组 a 中的元素转换为整数，我们可以使用以下代码：

a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
a = a.astype('int')
print(a)

输出结果为：

[1, 2, 3]

这意味着数组 a 现在已经被转换为整数。

4. 删除重复元素

有时候，我们会遇到数组中有重复元素的情况。在一些情况下，我们可能需要删除数组中的重复元素。我们可以使用 numpy.unique() 函数来删除数组中的重复元素。这个函数需要一个数组作为参数。它返回一个数组，包含了唯一的元素。例如，如果我们有一个数组 a，其中包含了一些重复元素，我们可以使用以下代码来删除这些重复元素：

a = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3])
a = np.unique(a)
print(a)

输出结果为：

[1, 2, 3]

这意味着数组 a 中的重复元素已经被成功删除。

5. 更改数组的排序

在一些情况下，我们可能需要更改数组的排序，以使其更容易被分析。我们可以使用 numpy.sort() 函数来更改数组的顺序。这个函数需要一个数组作为参数。它返回一个已经排序好的数组。例如，如果我们有一个数组 a，我们可以使用以下代码来将其排序：

a = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5])
a = np.sort(a)
print(a)

输出结果为：

[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

这意味着数组 a 已被成功排序。

结论

在 Python 中，规范化 NumPy 数组是数据处理的一个重要部分。以上步骤提供了一些有用的功能来调整数组的形状、更改数据类型、删除重复元素和更改数组的排序。这将使我们更轻松地进行数据处理和分析。