Python 3 - Lernen und professionell anwenden

857

30.5

Arrays verändern

Bei mehrdimensionalen Arrays gibt es noch weitere Möglichkeiten, Bereiche zu bilden. Die

Spalten eines zweidimensionalen Arrays erhalten Sie auf folgende Weise:

Das Ergebnis dieser Operation ist nicht etwa ein Spaltenvektor. (Ein Spaltenvektor ist ein

zweidimensionales Array, dessen Zeilen jeweils nur ein Element enthalten.) Das Ergebnis

ist vielmehr ein eindimensionales Array, das aus jeder Zeile das erste Element enthält. Die

Elemente der zweiten Spalte erhalten Sie so:

30.5 Arrays verändern

Arrays besitzen Methoden, die eine Sicht mit neuer Form konstruieren: reshape() und

ravel().

Bei einem Aufruf der Methode

reshape() übergeben Sie als Argumente natürliche Zahlen,

die die Form der gewünschten Sicht beschreiben. Beispiel:

Beachten Sie, dass

b kein unabhängiges Objekt ist, sondern eine Sicht (view) auf a. Diese

Sicht bleibt immer mit dem Original-Array verbunden. Wenn

a geändert wird, ändert sich

auch die Sicht.

>>> a

array([100, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

Wenn Sie ein Array benötigen, das vom Original unabhängig ist, benutzen Sie die

Methode

copy(). Beispiel:

>>> b = a.copy()[:4]

>>> a = np.array([[1, 5, 7], [2, 0, 9]])

>>> a

array([[1, 5, 7],

[2, 0, 9]])

>>> a[:,0] # erste Spalte

array([1, 2])

>>> a[:,1] # zweite Spalte

array([5, 0])

>>> a = np.arange(12)

>>> print(a)

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]

>>> b = a.reshape(3, 4) # 3 Zeilen und 4 Spalten

>>> print(b)

[[ 0 1 2 3]

[ 4 5 6 7]

[ 8 9 10 11]]

Kapitel 30

Rechnen mit NumPy

858

Die Methode ravel() liefert eine »verflachte« Sicht, ein eindimensionales Array, in dem

alle Elemente des Original-Arrays hintereinander geschrieben sind. Beispiel:

Die Methode

resize() gibt nichts zurück, aber sie verändert das Array. Die Argumente

sind Zahlen, die die gewünschte Form beschreiben. Wenn die neue Form größer ist, werden

Nullen ergänzt:

Zweidimensionale Arrays werden zur Darstellung von Matrizen und Vektoren verwendet.

Die Methode

transpose() liefert die transponierte Matrix als Sicht. Die transponierte (oder

gespiegelte) Matrix entsteht durch Vertauschen von Zeilen und Spalten. Arrays besitzen

auch das Attribut

T, das ebenfalls eine Sicht auf die transponierte Matrix enthält. Beispiel:

Ein transponierter Zeilenvektor ist ein Spaltenvektor mit den gleichen Elementen.

>>> a = np.array([[10, 20],

[30, 40]])

>>> a.ravel()

array([10, 20, 30, 40])

>>> a = np.array([1, 3, 5])

>>> a.resize(5, 5) # Methodenaufruf

>>> a

array([[1, 3, 5, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0]])

>>> a = np.arange(9).reshape(3, 3)

>>> print(a)

[[0 1 2]

[3 4 5]

[6 7 8]]

>>> print(a.T) # transponierte Matrix

[[0 3 6]

[1 4 7]

[2 5 8]]

>>> v = np.array([[1, 2, 3]])

>>> v.T

array([[1],

[2],

[3]])