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合并数组合并数组也是最常见的操作之一，下表列举了常见的用于数组或向量合并的方法。函数 描述 np.append 内存占用大 np.concatenate 没有内存问题 np.stack 沿着新的轴加入一系列数组 np.hstack 堆栈数组垂直顺序（行） np.vstack 堆栈数组垂直顺序（列） np.dstack 堆栈数组按顺序深入（沿第3维） np.vsplit 将数组分解成垂直的多个子数组的列表 （

获取数组中的部分元素除了通过指定索引标签来实现外，还可以通过使用一些函数来实现，如通过random.choice函数从指定的样本中随机抽取数据。import numpy as npfrom numpy import random as nra=np.arange(1,25,dtype=float)c1=nr.choice(a,size=(3,4))c2=nr.choice(a,size=(3,4),replace=False)c3=nr.choice(a,size=(3,4),p=a/np.

在机器学习和深度学习中，图像、声音、文本等输入数据最终都要转换为数组或矩阵。如何有效地进行数组合矩阵的运算？这就需要充分利用Numpy。Numpy是数据科学的通用语言，而且与pytorch关系密切，它是科学计算、深度学习的基石。Pytorch中的Tensor与Numpy非常相似，他们之间可以非常方便的进行转换。为什么是Numpy？实际上Python本身含有列表（list）和数组（array），但对于大数据来说，这些结构是由很多不足的。由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。例如为了