axis维度 python中 numpy中数列维度的运算

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#python #维度 #axis #numpy

本文解析了在多维数组中axis参数的含义与应用，特别是在不同维度上进行数学运算时的变化规律。

axis=0

维度是一

从最外层开始算

[  [9,0,1]  

[1,2,3]

[4,5,6]

[7,8,9] ]

也就是第一维度是4

第二维度是 三

运算第一维度数列时

生成一个第一维度内的元素  即[x,y,z]

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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。
Numpy有关维度和轴
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前言 本文为阅读 https://blog.youkuaiyun.com/Exziro/article/details/78152621 http://cache.baiducontent.com/c?m=hV-HpUWemPt_BkXTwT5N2t7XKJ4fjNL8M845QcDGuxAqs-zKrXrzvu099fw44QB6FPkpIUeyOShp4eZWY44-3WZL2dBmP79d-u6A8SQm2EU9WbAMYyv_JZ303v2I0hIQoLMmaDqBX9OnU9xayrWccK&p=8.
numpy 维度与轴
qq_36332685的博客
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Albert Chen Albert Chen 的个人博客 首页 分类 归档 标签 关于 numpy 维度与轴 发表于 2016-09-01   |   分类于 编程语言   |   我知道 numpy 是多维数组，但是一直不理解其轴 axis 的概念，以及基于轴之上的计算。今天写了些实例终于理解了。
python中的维度_深入理解：Python中的轴和维度的关系
weixin_33695631的博客
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【引子】这次刚入门了numpy，在其中使用numpy建立多维数组的时候提到了很多有关数组的维度和轴的一些相关的知识，而刚开始阅读的时候由于对这部分有些理解不到位，导致后面理解数组转换的时候出现了很多坑爹问题。所以特此写几个简单的实例分析一下。【例子1，reshape】import numpy as npa = np.arange(6).reshape([3,2])print(a)[[0 1][2 ...
多维度的运算
crq46787的博客
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云计算已逐步从概念转向和应用阶段。云应用中对数据的处理能力，也达到了一个前所未有的高度。基础应用软件要适应海量数据处理的要求，就必须在自身功能上有所拓展。 永中Office2012中的应用，就从功能上，在各个层面加大了对数据处理...
Python 之 NumPy 简介和创建数组
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2024年Python最新Numpy详细教程_numpy详细教程 机器学习研究组
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数组类型可以在创建时显示指定通常，数组的元素开始都是未知的，但是它的大小已知。因此，NumPy提供了一些使用占位符创建数组的函数。这最小化了扩展数组的需要和高昂的运算代价。函数function创建一个全是0的数组，函数ones创建一个全1的数组，函数empty创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组。默认创建的数组类型(dtype)都是float64。当arange使用浮点数参数时，由于有限的浮点数精度，通常无法预测获得的元素个数。因此，最好使用函数linspace。
Python 之 Numpy 框架入门
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06-26 2168
目录NumPy 是 Python 中用于科学计算的基本包。它是一个 Python 库，提供了一个多维数组对象、各种派生对象(比如屏蔽数组和矩阵) ，以及一系列用于数组快速操作的例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、 i/o、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计操作、随机模拟等等。单纯学习 Numpy 会比较闷，因为 Numpy 是用于科学计算的。只是学习了各种 API 的使用，会很苦闷学来干啥，跟人工智能有什么关系？
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I want a easy to read access to some parts of a multidimensional numpy array. For any array accessing the first dimension is easy (b[index]). Accessing the sixth dimension on the other hand is "hard" ...
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Python中纬度的概念
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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什么是维度_在Python NumPy中，什么是维度和轴？
weixin_32296621的博客
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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...
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nbxuwentao的博客
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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...
numpy 数组维度，形状，大小
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不同维度的矩阵相乘的维度结果（高维数组相乘的运算规则）、时间复杂度计算
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一张图就明白了 二个矩阵乘法 对于矩阵A(n*m),B(m*n), 这里A(n*m)表示A是n行乘m列的矩阵。 如果A*B，那么复杂度为O(n*m*n),即O(n^2m) 。进一步思考，为什么呢，直接代码解释： for(i=0;i<n;i++){ //A矩阵中的n for(j=0;j<m;j++){ //A矩阵中的m 或者B矩阵中的m ,一样的 for(k=0;k<n;k++){ //B矩阵中的n ...
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修改数组维度numpy.broadcastnumpy.broadcast 用于模仿广播的对象，它返回一个对象，该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。该函数使用两个数组作为输入参数import numpy as npx = np.array([[1], [2], [3]])y = np.array([4, 5, 6]) # 对 y 广播 xb = np.broadcast(x,y) # 它拥...
python中numpy库
02-18
### NumPy 库的功能与使用 #### 什么是NumPy？ NumPy 是 Python 科学计算库中最基础的库之一，提供了大量的数学函数和数组操作功能，能够支持高效的数值运算[^1]。 #### 创建数组 可以利用 `numpy.array()` 函数创建一个简单的 NumPy 数组： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) ``` 除了从列表转换而来外，还可以通过指定范围的方式生成特定模式的数据集。例如，`np.arange(start, stop, step)` 可用于创建等差数列；而 `np.linspace(start, end, num_samples)` 则能构建线性空间内的均匀分布样本点集合[^2]。 #### 基本属性访问 对于已经存在的 ndarray 对象而言，可以通过 `.shape`, `.dtype`, 和 `.size` 属性获取其形状、数据类型以及元素总数的信息： ```python array_info = { 'Shape': arr.shape, 'Data Type': arr.dtype.name, 'Size': arr.size } for key, value in array_info.items(): print(f"{key}: {value}") ``` #### 数据处理方法 NumPy 提供了许多内置的方法来进行矩阵变换、统计分析等工作。比如求解转置矩阵可通过调用 `.T` 或者 `transpose()` 方法实现；要得到某个维度上的累积和，则可应用 `cumsum(axis=n)` 参数化形式完成相应计算任务[^3]。 #### 高效性能优势 相比于纯 Python 实现方案来说，在相同逻辑条件下采用 NumPy 进行批量向量化表达式的评估往往可以获得显著的速度提升效果。这是因为底层实现了 C/Fortran 编译级别的优化机制所致。
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