numpy的升维和降维

最新推荐文章于 2024-08-28 19:16:38 发布
最新推荐文章于 2024-08-28 19:16:38 发布
阅读量1.5w 收藏 12
点赞数 6
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python 文章标签： Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/little_turtle_/article/details/93970169
本文详细介绍了如何使用numpy进行数组的升维和降维操作。通过具体代码示例，读者可以学习到np.expand_dims用于增加数组的维度，以及np.squeeze用于减少数组中长度为1的维度。这对于处理多维数据和张量操作特别有用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

numpy的升维

a = np.array([1,2])
b = np.expand_dims(a, axis=1)

numpy的降维

a = np.array([[1],[2]])
b = np.squeeze(a)
从实际案例出发，阐述数据增长、降维的基本概念、原理、方法、优缺点、应用场景，并最后给出一些实践建议
AI天才研究院
08-01 1929
数据是企业运营的基础设施。数据是最宝贵的资源，数据量越大，知识和信息越多，业务分析就越精准有效。作为一名资深的数据分析师或数据科学家，你的工作就是要将数据转化为洞察力、价值发现和行动指引。数据不仅仅是海量的，而且还包含着各种各样的噪声和毒素。比如垃圾邮件、虚假信息、恶意攻击等。如何处理好数据，是一个数据科学家必备的技能。在企业进行业务决策时，有些数据可能只是作为辅助工具存在，并不能提供足够的信息，所以需要对这些数据进行清洗和挖掘，才能真正发挥其价值。
numpy学习6：对数据进行升维操作
qq_59940419的博客
06-05 556
numpy学习6：对数据进行升维操作。
Numpy给数组增加一个维度
Tan_jianchi的博客
10-07 2万+
Numpy给数组升维度 背景 很多数据计算都是二维和三维，对于一维数组为了形状的匹配就需要进行升维。 需要 在不该表数组数据的情况下，添加数组维度： 原始数组：arr=[4,5,6,7]，其shape为（4，），取值为arr[0],arr[1],arr[2],arr[3] 变形后数组:arr=[[4,5,6,7]],其shape（1，4），取值为arr[0，0]，arr[0，1]，arr[0，2]，arr[0，3] 升维的3种方法 np.newaxis 关键字，使用索引的语法给数组添加维度 np.
python数据科学系列：numpy入门详细教程
python爬虫人工智能大数据
05-11 770
导读python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来...
[Python] numpy - 如何对数组进行降维或者升维
老狼工作室的博客
01-28 2505
本文主要介绍了numpy中如何对数组进行降维或者升维操作的常用函数。
Numpy升维和降维
m0_50572604的博客
10-15 1万+
文章目录前言一、数组的升维注意 前言 numpy数组的升维和降维 一、数组的升维 注意 矩阵可以通过转置（array.T或array.transpose() ）来生成想要的m行n列或n行m列
【Numpy】给数组增加一个维度
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-06 3511
📚【Numpy】轻松掌握数组维度增加技巧！🚀 一文带你了解为什么需要增加数组维度，以及如何轻松实现这一目标。🤔 深入探索Numpy数组的基本属性，通过实例展示如何快速增加一个维度。💡 掌握何时需要增加维度，提升数据处理效率。📘 实际应用案例带你领略维度增加的魅力。🌈 总结回顾，让你对Numpy数组维度操作有更全面的认识。快来一起学习吧！#Numpy数组 #增加维度 #数据处理 #机器学习
numpy.ndarray升维和降维
09-24
在NumPy库中，ndarray（数组）的维度操作是非常常见的，包括升维（增加维度）和降维（减少维度）。下面是一些基本的操作： **升维（增加维度）**： - `numpy.newaxis` 或 `None`：可以用来插入新的空维度，例如将一...
array格式升维和降维
最新发布
02-14
对于数组的升维和降维处理，可以利用该库提供的功能。 - **降维** 当需要降低数组维度时，可以根据具体需求选择不同的方法。如果目标是从二维或多维降到一维，则可以直接展平整个数组： ```python import numpy ...
深入了解NumPy：配置环境、创建数组以及数组的升降维操作
2301_77444219的博客
04-21 699
通过本文，我们详细了解了如何配置NumPy环境、创建不同类型的数组，以及进行数组的升维和降维操作。NumPy提供了强大而灵活的工具，可用于处理各种科学计算和数据分析任务。熟练掌握NumPy数组操作将极大地提高数据处理的效率和可靠性。希望本文能帮助你更好地理解NumPy的基本概念和功能，从而在科学计算和数据分析领域取得更好的成果！
numpy矩阵升维，拼接
weixin_44134757的博客
02-26 3711
当将两个列向量进行拼接时，可有如下两步 1.矩阵升维 原数据可能为列向量，如 a=np.arange(10) a.shape (10,) 此时，需要用到矩阵的升维， a[:,None].shape 此时，有 a[:,None].shape (10, 1) 也有如下方法 b=np.expand_dims(b,axis=1)#axis指定增加的维度 b=np.array([a])#先变成l...
使用python实现多维数据降维操作
09-17
今天小编就为大家分享一篇使用python实现多维数据降维操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Numpy系列(五)给数组增加一个维度
热门推荐
小小何先生的学习之旅
08-16 4万+
  3种方法： np.newaxis：关键字，使用索引的语法给数组添加维度 np.expand_dims(arr, axis)：方法，和np.newaxis实现一样的功能，给arr在axis位置添加维度 np.reshape(a, newshape)：方法，给一个维度设置为1完成升维 方法1：np.newaxis关键字   注意：np.newaxis其实就是None的别名   即以下所有的np.newaxis的位置，都可以用None替代   数据现在是一行*五列，数据本身没有增减，只是多了一级括号。
【NumPy】一文带你实现在指定位置增加新维度
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-26 1573
【【NumPy】一文带你实现在指定位置增加新维度】🔥 想要在NumPy中轻松实现数组升维？这篇博客就是你的救星！🚀 从NumPy数组基础讲起，带你深入理解为何需要增加新维度，并手把手教你使用`numpy.newaxis`和`None`轻松搞定！👩‍💻 深入剖析升维操作背后的原理，更有多场景应用实例让你眼界大开！🌍 注意事项一网打尽，让你避开陷阱，操作更自如！🔍 最后，举一反三，带你探索更多NumPy强大功能！🚀 轻松上手NumPy升维操作，这篇博客不容错过！#NumPy升维操作 #
numpy 中的降维与升维
u013257767的博客
08-28 1553
升维（Dimensionality Augmentation）：增加数据的维度，通常用于提供更多信息或从不同的角度看待数据。降维（Dimensionality Reduction）：减少数据的维度，通常用于简化数据或去除无关紧要的特征。
Numpy学习笔记(四)：如何将数组升维、降维和去重
源的博客
03-25 3038
文章目录方法一 方法一 通过chain.from_iterable来进行转换 a = [[1, 2, '3'], [9, 3, 7], [8, 15, 10]] from itertools import chain import string as str a_new=[] # 将二维数组里面的字符型转换为整形 for i in a: a=list(map(int,i)) a_new.append(a) print(list(chain.from_iterable(a_new))) 运行
numpy添加维度：newaxis
NockinOnHeavensDoor的博客
12-09 2018
关于newaxis的例子： http://blog.youkuaiyun.com/xtingjie/article/details/72510834 今天用sklearn里的线性模型fit的时候报错：ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[2 3 4 5]. Reshape your data either using arra
numpy数据升维与降维
heroacool的专栏
04-18 917
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44776220/article/details/105618704
numpy矩阵操作 升维和降维
Stephanie的博客
11-09 1635
1.numpy升维 比如维度由(5,)变为(5,1) import numpy as np a=np.random.randn(5) b=np.expand_dims(a,axis=1) print(a.shape) print(b.shape) 输出 2.降维 c=b.squeeze() print(c.shape) 输出
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值