【ML】numpy ravel、c_、r_函數使用說明（結合實際案例）

• 基本使用
• • ravel()函數用法
  • c_函數用法
  • r_函數用法
• 實踐

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ravel函數將一個多維數組拉平成一維數組，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)

輸出：

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_函數用法

c_函數將兩個【矩陣】左右拼接在一起，要求行數相同，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)

輸出：

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_函數用法

c_函數將兩個【矩陣】上下拼接在一起，要求列數相同，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)

輸出：

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]]

實踐

如何畫下圖：

可以通過如下方式實現：

import numpy as np
x_component = np.array([1,2,3,4])
y_component = np.array([5,6,7])
# 生成表格所需點數據（請看另一篇介紹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坐標軸區間
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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本文題目：【ML】numpyravel、c-創新互聯
轉載來源：http://www.xueling.net.cn/article/cocscg.html