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Python numpy，重塑/转换数组，避免行迭代

Python numpy是一个用于科学计算的开源库，它提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在处理大规模数据和数值计算方面，numpy是非常强大和高效的工具。

重塑/转换数组是指将一个数组重新调整为不同的形状或维度的操作。这在数据处理和分析中经常用到，可以帮助我们更方便地对数据进行操作和分析。

在numpy中，可以使用reshape()函数来重塑数组。该函数接受一个表示新形状的元组作为参数，并返回一个具有新形状的数组。例如，如果有一个形状为(4, 3)的数组arr，我们可以使用reshape((3, 4))将其转换为形状为(3, 4)的数组。

除了reshape()函数外，还可以使用resize()函数来重塑数组。与reshape()不同的是，resize()函数会直接修改原始数组的形状，而不是返回一个新的数组。例如，可以使用arr.resize((3, 4))将arr的形状修改为(3, 4)。

避免行迭代是指在处理数组时尽量避免使用显式的循环来迭代每一行。这是因为numpy提供了很多针对整个数组或某个轴向进行操作的函数，这些函数通常比显式的循环更高效。例如，可以使用numpy的sum()函数来计算数组的总和，而不需要使用循环逐行相加。

总结起来，使用numpy可以方便地重塑/转换数组，避免行迭代，提高代码的效率和可读性。

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Python科学计算学习之高级数组（二）

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