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下面为大家分享一篇对numpy中轴与维度的理解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the same type, indexed by a tuple of positive integers. In NumPy dimensions are called axes. The number of axes is rank.
For example, the coordinates of a point in 3D space [1, 2, 1] is an array of rank 1, because it has one axis. That axis has a length of 3. In the example pictured below, the array has rank 2 (it is 2-dimensional). The first dimension (axis) has a length of 2, the second dimension has a length of 3.
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ndarray.ndim
数组轴的个数,在python的世界中,轴的个数被称作秩
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shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。
shape(x)
(2,3,4)
shape(x)[0]
2
或者
x.shape[0]
2
再来分别看每一个平面的构成:
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也即在对 np.arange(24)(0, 1, 2, 3, ..., 23) 进行重新的排列时,在多维数组的多个轴的方向上,先分配最后一个轴(对于二维数组,即先分配行的方向,对于三维数组即先分配平面的方向)
reshpae,是数组对象中的方法,用于改变数组的形状。
二维数组
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三维数组
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形状变化的原则是数组元素不能发生改变,比如这样写就是错误的,因为数组元素发生了变化。
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注意:通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存,也就是说,假如更改一个数组的元素,另一个数组也将发生改变。
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Python中reshape函数参数-1的意思
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如果写成a.reshape(1,1)就会报错
ValueError:cannot reshape array of size 6 into shape (1,1)
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-1表示我懒得计算该填什么数字,由python通过a和其他的值3推测出来。
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以上就是numpy中的轴与维度的详细内容,更多文章请关注木庄网络博客!!
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