NumPy 系列重置索引 - Python

在 NumPy 中，重置数组的索引是非常重要的操作。这有助于使数据对分析更易于理解。在本篇文章中，我们将介绍 NumPy 中的重置索引的方法。

准备数据

首先，我们需要准备一些数据。假设我们有以下 NumPy 数组：

import numpy as np

data = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(data)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]
#  [7 8 9]]

重置行索引

要重置行索引，我们可以使用 np.arange() 函数创建一个新的行索引，然后使用 np.hstack() 函数将新行索引与原始数组连接起来：

new_rows = np.arange(10, 13)
reset_rows = np.hstack((new_rows.reshape((-1,1)), data))
print(reset_rows)
# [[10  1  2  3]
#  [11  4  5  6]
#  [12  7  8  9]]

上述代码中，我们使用 reshape() 函数将新行索引从一维数组转换为列向量，并使用 hstack() 函数将新行索引和原始数组连接起来。

重置列索引

要重置列索引，我们可以使用 np.arange() 函数创建一个新的列索引，然后使用 np.vstack() 函数将新列索引与原始数组连接起来：

new_cols = np.arange(100, 103)
reset_cols = np.vstack((new_cols, data))
print(reset_cols)
# [[100 101 102]
#  [  1   2   3]
#  [  4   5   6]
#  [  7   8   9]]

注意，在上述代码中，我们使用 vstack() 函数而不是 hstack() 函数，这是因为我们希望竖直地连接新列索引和原始数组。

重置行和列索引

如果我们既想要重置行索引，又想要重置列索引，我们可以使用上述两种方法的组合。首先重置行索引，然后再使用上述方法之一重置列索引。

new_rows = np.arange(10, 13)
reset_rows = np.hstack((new_rows.reshape((-1,1)), data))

new_cols = np.arange(100, 103)
reset_rows_and_cols = np.vstack((new_cols, reset_rows))
print(reset_rows_and_cols)
# [[100 101 102]
#  [ 10   1   2   3]
#  [ 11   4   5   6]
#  [ 12   7   8   9]]

上述代码中，我们首先使用第一种方法重置行索引，然后使用第二种方法重置列索引。最终我们获得了重置了行和列索引的数组。

总结

在本文中，我们学习了如何在 NumPy 中重置数组的行和列索引。这对于数据分析非常重要，因为它使数据更易于理解。