python数据分析-numpy模块基础知识(4)

呀~博主是正在学习数据分析的一员，记录的是自己学习过程中总结的知识点，肯定有不完善的地方，如有问题可以私聊我改正，共同学习进步。希望大家都能保持学习的热情，坚持自己，不断超越自己！
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如果发现有些看不太懂了，可以看看我前面介绍的：
numpy模块基础知识(1)
numpy模块基础知识(2)
numpy模块基础知识(3)
#这一篇我会比较详细的介绍numpy数组中的排序问题以及重塑#
1.利用 np.sort() 函数对矩阵(即二维数组)进行 逐行排序 ，有进行从小到大排序的，并没有变成一维数组。

    import numpy as np
    a=np.arange(14,2,-1).reshape((3,4))
    print(a)
    print(np.sort(a))

运行结果:

    [[14 13 12 11]
     [10  9  8  7]
     [ 6  5  4  3]]  #原矩阵
    [[11 12 13 14]
     [ 7  8  9 10]
     [ 3  4  5  6]]  #逐行排好序的

2.利用 np.ravel() 函数对原矩阵按行方向顺序或者列方向顺序重塑，变成一维数组，默认是按行方向顺序。

    import numpy as np
    a=np.array([[4,9,1],[17,3,5],[9,12,11]])
    print(a)
    print(np.ravel(a)) #默认按行方向的顺序重塑
    print(np.ravel(a,'F')) #按列方向的顺序重塑

运行结果：

    [[ 4  9  1]
     [17  3  5]
     [ 9 12 11]]  #原矩阵
    [ 4  9  1 17  3  5  9 12 11]  
    [ 4 17  9  9  3 12  1  5 11]

3. flatten() 函数也可以将矩阵变成一维数组，但是只是按行方向的顺序

    import numpy as np
    a=np.array([[4,9,1],[17,3,5],[9,12,11]])
    print(a)
    print(np.ravel(a)) #默认按行方向的顺序重塑
    print(a.flatten())  #同样是按行方向的顺序

运行结果：

    [[ 4  9  1]
     [17  3  5]
     [ 9 12 11]]
    [ 4  9  1 17  3  5  9 12 11] 
    [ 4  9  1 17  3  5  9 12 11] #两个结果一样

好啦~今天的分享就到这里啦，内容比较少，但是我觉得这个内容可能是刚开始学基础的小伙伴们会忽略掉的（像我一开始就没注意到，没有仔细去区分）。
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