Array_example.png
python3 首先是 按照黑笔所画的地方排列， 也即代码print里面的第一行 [1,2]，直观上先排列 最高维(axis 2) ，再排列低维,axis 1, axis 0，像搭积木一样，每一层每一层地展示。 print中， 空行上下分开了两层
import numpy as np
y = np.array([1,2,4,3,7,4,2,5,9,6,7,5,1,2,3,2,0,2,9,8,6,8,9,8])
y = y.reshape(4,3,2)
print(y)
[[[1 2]
[4 3]
[7 4]]
[[2 5]
[9 6]
[7 5]]
[[1 2]
[3 2]
[0 2]]
[[9 8]
[6 8]
[9 8]]]
numpy 高维数组 内嵌列表结构与几何结构 python3 首先是 按照黑笔所画的地方排列， 也即代码print...
关于NumPy中tanspose函数的理解tanspose函数高维数组的转置，有时候比较费脑子，这里对于三维转置，...
numpy矩阵和数组的区别 numpy矩阵(matrix)是严格二维的，而numpy数组（ndarray）是N维 ...
axis理解 NumPy数组的维数称为轴（axes），轴的个数叫秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2...
想要高效地实现神经网络，离不开numpy多维数组的运算。 一维数组 先介绍numpy一维数组： 如上所示，数组的维...
0.导入 numpy 1.创建 numpy 数组NumPy 数组 (np.array) 可以生成 N 维数组，即可...
Numpy简单创建数组 Numpy查看数组属性 数组元素个数 数组形状 数组维度 数组元素类型 快速创建N维数组的...
Numpy 多维数组 Numpy 创建N维数组 查看数组属性 shape操作 数组索引和迭代 拼接、分割 基础运算...
说明：不论是cupy和numpy，要想矢量化编程都要涉及"高维数组"！但其实高维数组中只有最开始的两个维度是有意义...
理解高维数组 在使用matlab或者python等语言进行数据处理时，高维数组是常用基本数据结构。高维数组对应的数...
本文标题：numpy 高维数组的个人理解
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xogrvftx.html
网友评论