Python的维度理解

理解数据维度变化

最新推荐文章于 2025-06-12 16:33:33 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-12 16:33:33 发布 · 892 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

shili
方括号里有数据被逗号隔开即为几个变量。
上例中，最大的方括号中被一个逗号隔开，即为2
第二个方括号中，没有逗号即为1
最内层的方括号中数据被两个逗号隔开，即为3
因此为维度已经变为（2，1，3）

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

琼06

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

python转换维度

jacke121的专栏

08-12

6916

python转换维度

Python实现调整矩阵维度： view

最新发布

ZJQ的博客

07-31

238

PyTorch中的view(1, 1, hidden_dim)方法用于将张量重塑为三维结构（1×1×hidden_dim），不改变数据内容仅调整维度划分。它常用于适配深度学习层的输入要求，如将一维张量转换为三维以匹配卷积或循环层的输入格式。使用时需确保新维度元素总数与原张量一致，典型场景包括数据广播和维度兼容性处理。例如，一个128维向量可通过该方法转换为1×1×128的三维张量。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Python 数据的维度

雪急飞绪博客

10-09

4336

数据的维度一维数据：由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织列表、数组、集合二维数据：由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式表格高维数据：仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构键值对数据的操作周期存储 <–> 表示 <–> 操作一维数据表示如果数据有序，使用列表类型[]；如果数据没有顺序，使用集合类型{} 一维数组存...

Python的数据维度

2301_77165858的博客

11-02

1058

本篇为介绍Python中的一些关于数据维度的概念。也是学习第三方库NumPy的一些准备知识，而NumPy是一个开源的Python科学计算基础库。

数据维度的含义python_在不同数据维度上评估模型

weixin_39540020的博客

12-05

306

Traceback(most recent call last):File"data_maker_cnn_multiuser_folds_correct.py",line870,inf=run_cnn(a)File"data_maker_cnn_multiuser_folds_correct.py",line155,inrun_cnn_,accuracy=model.evaluate(x_test...

数据分析相关概念(numpy)

SC12138的博客

09-05

336

矢量矢量是指一堆形成的集合。多维数组也叫做矢量化计算。单独一个数叫做标量例： 1 import datetime as dt 2 import numpy as np 3 4 n2=10000 5 start2 =dt.datetime.now() 6 A,B = [],[] 7 8 for i in range(n2): ...

python维度变换_Python NumPy用法

weixin_39569747的博客

01-15

1510

介绍NumPy是Python数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。NumPy本身并没有提供多么高级的数据分析功能，理解NumPy数组以及面向数组的计算，将有助于你更加高效地使用诸如Pandas之类的工具。虽然NumPy提供了通用的数值数据处理的计算基础，但大多数读者可能还是想将Pandas作为统计和分析工作的基础，尤其是处理表格数据时。NumPy的部分功...

python增加矩阵维度的实例讲解

09-20

让我们通过实例来理解这个函数的工作原理：首先，我们创建一个一维数组`x`： ```python x = np.array([1, 2]) ``` `x`的形状是`(2,)`，即它是一个长度为2的一维数组。现在，我们使用`np.expand_dims()`在`x`的轴...

python 按不同维度求和,最值,均值的实例

12-24

在Python编程中，特别是在数据...总之，掌握NumPy的数组操作和维度处理能力是Python程序员在进行数据分析和科学计算时的基本技能。通过实例学习和实践，我们可以更好地理解和利用这些功能，从而解决复杂的数据问题。

Python NumPy数组维度和坐标轴的含义（ndarray demension & axis）

最简单的方法，解决最实际的问题。

08-06

1674

Numpy是Python中科学计算的基础包，而其核心对象就是ndarray（n维数组）。为了对ndarray进行数学处理，很多函数中都要指定一个叫做坐标轴的参数(axis)，本文主要解释关于ndarray的维度和坐标轴的概念。

Python数据分析numpy基础-维度的认识

weixin_34192993的博客

07-21

434

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

python数据维数指南

一键难忘的博客

04-26

3083

在数据科学和机器学习领域，理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念，以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。

python什么是维度_在Python NumPy什么是维度和轴？

weixin_39686230的博客

03-02

587

在numpy array s中，维度是指索引它所需的axes的数量，而不是任何几何空间的维数。例如，您可以使用二维数组描述三维空间中点的位置：array([[0, 0, 0], [1, 2, 3], [2, 2, 2], [9, 9, 9]])其shape为(4, 3) ，维数为2 。但它可以描述三维空间，因为每行( axis 1)的长度是三个，所以每行可以是一个点的位置的x，y和z分量。 ...

深入探索 Python 中的数据维数：高维数据处理方法与应用

Salted fish in hand, I have the world.

07-06

945

Python 数据维数在数据科学和机器学习领域，理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念，以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。什么是数据维数？数据维数是指数据集中包含的维度或特征的数量。在二维情况下，数...

python什么是维度_在Python NumPy中，什么是维度和轴？

weixin_32296621的博客

01-29

2192

在numpyarrays中，维数是指索引它所需的axes个数，而不是任何几何空间的维数。例如，可以使用二维阵列描述三维空间中点的位置：array([[0, 0, 0],[1, 2, 3],[2, 2, 2],[9, 9, 9]])它有shape的(4, 3)和维数2。但它可以描述三维空间，因为每行的长度(axis1)是三，所以每行可以是点位置的x、y和z分量。长度axis0表示点数(这里是4)。但...

Python中纬度的概念

weixin_67868534的博客

06-12

872

本文介绍了Python中维度的核心概念与应用。维度指数据结构的层次或轴的数量，决定数据组织形式（如1D列表、2D表格、3D立方体）。工具方面，NumPy处理任意维度数组，Pandas管理表格数据，SciPy/TensorFlow支持高维运算。高维数据存在内存消耗大、理解困难等挑战，可通过降维、压缩存储优化。典型应用包括图像处理（3D数组）、科学计算（多维模拟）和NLP（文本张量）。理解维度是数据科学和机器学习的基础，需根据场景选择合适的数据结构和优化策略。

python的维度

qq_38721353的博客

09-03

2679

有时候看array的shape的时候只有一个数字，对于一个矩阵而言，本来shape=(a,b),当b为空的时候指的是行向量，比如 import numpy as np b = np.array([1, 2, 3]) print(b.shape) 输出为 (3,) 也就是说这是一个行向量。如果想生成一个列向量，有两种方法，第一种是用reshape()方法 import numpy as np b...

python知识点补充：维度问题（多维），如何判断几维

qq_55655082的博客

10-19

2747

即在第一维度第一个元素上的第二维度元素有六个分别是[0,2],[1,2],[1,3],[1,4],[2,1],[3,2];第一维度第二个元素上的第二维度元素也有六个分别是[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5],[6,6];因此对于一个numpy多维array，[:,:,:,:,…第一个元素是[[0,2],[1,2],[1,3],[1,4],[2,1],[3,2]]；第二个元素是[[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5],[6,6]];,从后往前看就是，取出。

【Python 模块学习】NumPy中的维度(dimension)、轴(axis)、秩(rank)的含义

热门推荐

Babyfatliang的博客

02-19

2万+

这个和Python自带的列表有较大的区别，列表中的元素类型是可以不相同的，如一个列表中，它可以包含数字、字符、字符串等，而在数组中，它的数据类型是相同的，如都是整型或者浮点型。如下图中的数组b，从属性 ndim 中可以知道，它的秩为2，即轴的个数是2，或者维度的数量是2（行和列两个维度）。在下面的例子中，有一个数组 [1,2,1]，它的维度是1，也就是有一个轴，这个轴的长度是3，而它的秩也为1。秩的值已经变为3，它的shape反映出它的轴0长度为2，轴1长度为2，轴2的长度为3。

python 维度

03-14

### Python 中关于维度的概念及操作 #### 数据维数的理解数据的维度是指描述数据特征的数量。例如，在二维空间中，两个坐标轴（X 和 Y）定义了一个平面；而在三维空间中，则需要三个坐标轴（X、Y 和 Z）。对于更高维度的数据，虽然难以直观想象，但在数据分析和机器学习领域却非常常见[^1]。在 Python 中，通常使用 `NumPy` 来表示多维数组。这种 n 维数组被称为 `ndarray`，它是科学计算的核心结构之一[^2]。 --- #### 使用 NumPy 创建和操作多维数组 ##### 数组的创建可以通过多种方式创建 NumPy 的多维数组。以下是几种常见的方法： ```python import numpy as np # 方法一：从列表创建 arr_1d = np.array([1, 2, 3]) # 一维数组 arr_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组 arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) # 三维数组 # 方法二：使用内置函数 zeros_arr = np.zeros((3, 4)) # 创建一个 3x4 的全零矩阵 ones_arr = np.ones((2, 3, 4), dtype=np.int32) # 创建一个 2x3x4 的全一整型数组 identity_matrix = np.eye(3) # 创建一个 3x3 单位矩阵 random_array = np.random.rand(2, 3) # 随机生成一个 2x3 的浮点数数组 ``` 上述代码展示了如何利用 NumPy 提供的功能快速构建不同维度的数组。 --- ##### 数组的属性每个多维数组都有几个重要属性可以帮助我们了解它的特性： - `.shape`: 返回数组的尺寸。 - `.ndim`: 返回数组的维度数量。 - `.size`: 返回数组中的总元素个数。 - `.dtype`: 返回数组中元素的数据类型。示例代码如下： ```python print(f"Shape of arr_2d: {arr_2d.shape}") # 输出 (2, 2)，即两行两列 print(f"Number of dimensions: {arr_2d.ndim}") # 输出 2 print(f"Total number of elements: {arr_2d.size}") # 输出 4 print(f"Data type of elements: {arr_2d.dtype}") # 输出 int64 或其他具体类型 ``` --- ##### 数组的重塑与变形有时我们需要调整数组的形状以满足特定算法的需求。这可以通过 `reshape()` 函数实现而不改变原始数据的内容。此外，还可以通过 `flatten()` 将高维数组展平为一维数组[^3]。示例代码如下： ```python original_array = np.arange(1, 9).reshape(2, 4) # 原始数组是一个 2x4 矩阵 reshaped_array = original_array.reshape(4, 2) # 调整为 4x2 形状 flattened_array = reshaped_array.flatten() # 展平成一维数组 print(original_array) print(reshaped_array) print(flattened_array) ``` 需要注意的是，调用 `reshape()` 后返回的新数组只是原数组的一个视图（view），这意味着修改新数组可能会影响原数组内容。 --- ### 总结 Python 利用强大的库如 NumPy 实现了对多维数据的有效管理和高效运算。理解并掌握这些基础概念和技术能够显著提升开发者的生产力，并为进一步深入研究提供坚实的基础[^2]。