2020年2月12日19:49:14

Numpy 中数组的形状

Numpy中数组的形状表示矩阵的行列数

多维数组的行列块

多维数组行列块
修改数组的形状
a.reshape(b,c) → 将a数组转为b行c列的数组

修改数组的形状

三维数组修改形状为a块b行c列

三维数组修改形状

存在更高维度的数组，但是一般将其转换为二维数组处理
有返回值的方法一般不改变原始变量
这个与列表（list）中的extend方法&字典中的Update方法不同，后者往往会改变返回的原始变量

其他

将元组转化为一维数组
注意（1,24）和（24，）的区别

数组行列的区别

t5.shape[0] → t5对应的行数
t5.shape[1] → t5对应的列数
t5.flatten() → t5按行展开为一维数组

数组的展开

官方文档中需要传入一个元组，急用（）包含，其实直接输入数字也行

数组相加&Numpy中的广播机制
数组的计算类似于矩阵的计算，可以进行加减乘除
数组除零会出warning 数据类型为nan Inf
0/0为nan → not a number
数字/0为inf → infinite 无限

数组在某一维度上相同时，就可以进行计算

数组的广播原则

P = 16

Upload Time 2020年2月13日15:52:57