print(np.array([[1,2]3]2))

NumPy二维数组重复元素示例

最新推荐文章于 2024-06-13 17:27:44 发布

原创最新推荐文章于 2024-06-13 17:27:44 发布 · 1.5k 阅读

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47 篇文章

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本文通过一个具体的Python代码示例展示了如何使用NumPy库创建并操作二维数组，重点在于展示数组元素的重复填充过程。代码示例中，我们创建了一个包含重复元素的二维数组，这有助于理解NumPy在数据科学和机器学习项目中的基本应用。

print(np.array([[1,2]*3]*2))

[[1 2 1 2 1 2]
 [1 2 1 2 1 2]]

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weixin_44689392的博客

05-08

765

""" 常量什么是常量定义规则表达式和运算符表达式算术运算符 +: 1.正号 2.加法 3.连接两个字符串，列表? 要求：手动测试，是否可以连接元素，字典... -: 1.负号 2....

python max((1、2、3)*2)_【Python】python基础2（2）

weixin_39753213的博客

12-14

1525

列表和元组# 列表 listlst = [123,[1,2,3],"str"]print(lst)# 元组t1=(1)print("t1=",t1) # 数字t2=(1,)print("t2=",t2) # 元组# 索引str_py = 'python'print(str_py[0])print(str_py[-1]) # python 逆向索引# 切片print(str_py[1:])print...

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python第一节：print输出函数

田一柠的博客

10-22

1758

print(123+123)#输出数字 print('my name is summer')#输出字母 print('输出自己的名字年龄')#输出汉字 print("我的名字叫summer，出生于2013年")#输出数字、字母、汉字 print("'hello...'")#双引号包含单引号，输出'hello' print('"hello"')#单引号包含双引号，输出"hello" print("\'hello\'") #\'代表转义字符单引号，输出'hello' print('\"hello\"') .

【Python中的重复多次运算符（*）例如：[1,2]*2的结果是[1,2,1,2]】

liujingwei8610的专栏

12-29

7143

选择题以下python代码输出什么? tup1 = (9,) tup2 = tup1*3 list1 = [1,2,3] list2 = list1*2 print(tup2,list2) A (9, 9, 9) [1, 2, 3, 1, 2, 3] B (27,) [2,4,6] C (27) [2,4,6] D (9, 9, 9) [2,4,6] 问题解析 1.运算符“*”，是重复多次运算符，可以对元组和列表进行操作，经过计算后，返回一个新的元组或列表。 2.本题中计算t

Python之常用操作符+习题复习

Monster丶ZF的博客

01-19

4109

##算术操作符 (加减乘除前面四个和以前的编程语言都一样，小技巧也一样a = a+3可以写成a +=3,等等又如a = a*3,可以写成a *= 3,python中10/8是等于1.25，返回的是一个精确的值，而不是1，要想得到1就用双//，如10//8...

浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

12-17

a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b=np.array(a) c=np.asarray(a) a[2]=1 print(a) print(b) print(c) 从中我们可以看出np.array与np.asarray功能是一样的，都是将输入转为矩阵格式。当输入是列表的时候，更改列表的值...

python的np.array()函数

changzi990的博客

06-13

4149

{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort', 'stable'}（2）np.random.randint(4, 9, size=(3, 5)) 生成一个三行五列的正数矩阵。data={'小写':['a','b','c'],'大写':['A','B','C']}#输出： [1 4 5] （获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素）（start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数）out:用于存储输出的数组。

python np matrix_python——np.array，np.matrix，np.mat的区别及乘法的区别

weixin_39895881的博客

12-15

1583

【1】np.array，np.matrix，np.mat的区别(1)数据类型不同np.array产生numpy.ndarray类型的数据，不能进行矩阵意义上的乘法。np.matrix，np.mat产生numpy.matrix类型数据，可以进行矩阵相乘见下例import numpy as npa = np.mat('1 2 3;3 4 5;1 2 3')b = np.mat([[1, 2], [3,...

np.array()函数

m0_55070913的博客

06-09

1100

函数调用方法：各个参数意义：：创建的数组的对象，可以为单个值，列表，元胞等。：创建数组中的数据类型。返回值：给定对象的数组。普通用法：我们可以看到，我们成功创建了给定元素的数组，并且创建数组的默认类型为类型。进阶用法：我们成功创建了给定元素的数组，并且创建数组的默认类型为类型。更高级的用法：我们可以看到，我们在创建数组的同时，可以设定其中单个元素的数据类型，这里的指代的便是类型，指代的是类型。读者可以自行尝试，这里不做过多讨论，后续也许会补充说明。最高级的用法：码字不易，如果大家觉得有用，请

python max((1、2、3)*2)_Python学习笔记（三）

weixin_39942474的博客

12-10

1803

这次主要的学习内容是变量，表达式和语句，获取用户输入，注释1.变量变量的概念在所有编程语言中对其的解释都是一样的，不再重复，重点注意的是命名规则变量命名规则：可以用数字，字母(区分大小写)和‘_’，这三种可以随意组合，但是数字不能开头，如：Max_1,_MAX1是正确的命名，而1_Max或者是1Max_都是错误的。2.表达式和语句引用在《Python基础教程》中对于表达式和语句的解释，表达式是某事...

python max函数_Python max内置函数详细介绍

weixin_39966941的博客

11-21

508

Python max内置函数max(iterable, *[, key, default])max(arg1, arg2, *args[, key])Return the largest item in an iterable or the largest of two or more arguments.If one positional argument is provided, it sho...

sklearn函数汇总

bylfsj的博客

02-19

4031

Python笔记--sklearn函数汇总Summer Memories关注他28 人赞同了该文章1. 拆分数据集为训练集和测试集：from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2,rando...

Numpy学习03——数组的操作

10-25

635

更改形状 numpy.ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。注：通过修改 shap 属性来改变数组的形状。 import numpy as np x = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) print(x.shape) x.shape = (4, 2) print(x) # [[1 2] # [3 4] # [5 6] # [7 8]] n

numpy之数组运算以及统计函数简单介绍

weixin_38752686的博客

04-06

587

numpy之数组运算以及统计函数简单介绍四则运算 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) a #array([1, 2, 3]) a * 3 #array([3, 6, 9]) #数组中的每个元素进行对应的四则运算。 b = a + 10 b #array([11, 12, 13]) a+b #array([12, 14, 16]) #数组的四则运算则是对应位置的元素进行四则运算 a = np.arange(10).reshape((2, 5)) a #a

Numpy入门学习1:array数组的创建与属性

onedyer的博客

05-13

2169

NumPy是Python中用于科学计算和数值运算的常用库，其核心数据结构是ndarray（N-dimensional array），即N维数组，它可以表示矩阵、向量等多维数组。此外，还可以使用numpy中的zeros和ones函数创建数组、使用numpy中的eye和identity函数创建数组、从文件读取数据创建数组等方式构建数组。3.在NumPy中，ndarray数组的属性dtype表示数组中元素的数据类型，例如整数、浮点数等。1.可以使用numpy中的array函数从Python列表创建一个数组。

numpy学习--array及创建方法和操作函数

Sophia2333333331的博客

04-20

1388

文章目录array对象的背景array本身的属性创建array的方法1.使用python的list和嵌套list创建一维和二维的list2.array的属性3.创建array的便捷函数array本身支持的大量操作和函数 array对象的背景 numpy的核心数据结构就是array,array可以是一维或者多维数组 python的list也可以实现相同的功能，但是array比list的优点在于性能好、包含数组元数据信息、大量的便捷函数 numpy的array和python的list的一个区别，是它元素必须都

array数组

weixin_50212969的博客

07-30

174

创建方法 var arr = [1,2,3]字面量形式创建 var arr = new Array() 构造函数方法创建 var arr = new Array(1,2,3)//arr == [1,2,3] var arr1 = new Array(3)//arr == [undefined*3] var arr2 = []; arr2[10] = 10; console.log(arr2)//[undefined*10,10] arr2.length==11 数组方法改变原

numpy 创建数组

weixin_53680017的博客

03-25

3737

1.数组创建 numpy 提供的最重要的数据结构是ndarray，它是 python 中list的扩展。（1）通过array()函数进行创建。创建一维数组 >>> a = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> b = np.array((0, 1, 2, 3, 4)) >>> print(a, type(a)) [0 1 2 3 4] <class 'numpy.ndarray'> 创建二维数组 c

deltas = np.mean(derivatives ** 2, axis=0)出现numpy.linalg.LinAlgError: Last 2 dimensions of the array must be square错误

最新发布

07-09

<think>问题分析：用户在使用`np.mean`时遇到`numpy.linalg.LinAlgError: Last 2 dimensions of the array must be square`错误。这个错误通常出现在需要方阵的线性代数操作中（如求逆、特征值分解等），而`np.mean`本身并不要求数组是方阵。因此，错误可能发生在`derivatives ** 2`这个操作中，或者`derivatives`数组本身包含了一些需要方阵的结构（比如数组的某个元素是矩阵且非方阵）。可能的原因： 1. `derivatives`数组的某个元素是`np.matrix`类型，并且是非方阵。当对这样的数组进行平方操作时，可能会触发矩阵乘法（因为`np.matrix`的`**`操作是矩阵乘方），从而要求矩阵是方阵。 2. `derivatives`数组的数据类型是`object`，其中存储了非方阵的矩阵，进行平方操作时，每个元素（矩阵）进行乘方操作（要求方阵）导致错误。解决方案： 1. 检查`derivatives`的数据类型：如果是`object`类型，那么需要确保其中的每个元素都是数值或者可以安全进行平方操作的数组（而不是非方阵的矩阵）。 2. 将`derivatives`转换为普通的数值数组（而不是矩阵数组）以避免矩阵的乘方操作。 3. 如果确实包含矩阵，那么需要将每个矩阵转换为数组，然后进行平方操作（即按元素平方，而不是矩阵乘法）。具体步骤：步骤1：检查数组类型和形状 ```python import numpy as np # 假设derivatives是给定的数组 print("derivatives的类型:", type(derivatives)) print("derivatives的shape:", derivatives.shape) print("derivatives的dtype:", derivatives.dtype) # 如果dtype是object，则检查第一个元素 if derivatives.dtype == np.object_: print("第一个元素的类型:", type(derivatives[0])) print("第一个元素的形状:", derivatives[0].shape) ``` 步骤2：转换矩阵为数组如果发现`derivatives`包含矩阵（`np.matrix`）或者非数值对象，需要转换： ```python # 方法1：如果整个数组可以转换为数值数组（即所有元素都是相同形状的数组） try: # 尝试将整个数组转换为浮点数组 derivatives_array = np.array(derivatives.tolist(), dtype=np.float64) except Exception as e: print("转换失败:", e) # 否则，逐个元素转换 # 如果元素是矩阵，先转换为数组，然后确保是数值 derivatives_array = np.array([np.asarray(x).astype(float) for x in derivatives]) ``` 步骤3：按元素平方并计算均值然后使用转换后的数组进行计算： ```python deltas = np.mean(derivatives_array ** 2, axis=0) ``` 步骤4：避免使用矩阵类型在代码中，尽量避免使用`np.matrix`，使用`np.array`代替。完整代码示例： ```python import numpy as np # 假设derivatives是一个包含矩阵的数组（可能是object类型） # 步骤：转换矩阵为普通数组 if derivatives.dtype == np.object_: # 将每个元素（可能是矩阵或数组）转换为数组，并确保为数值类型 derivatives = np.array([np.asarray(x).astype(float) for x in derivatives]) else: # 如果已经是数组，但可能是矩阵类型，则转换为数组 if isinstance(derivatives, np.matrix): derivatives = np.asarray(derivatives) # 现在进行平方和均值操作 # 注意：这里平方是按元素平方，不是矩阵乘法 deltas = np.mean(derivatives ** 2, axis=0) ``` 预防措施： 1. 在代码中统一使用`np.array`而不是`np.matrix`。 2. 确保在构建`derivatives`数组时，所有元素都是相同形状的数值数组，避免出现对象数组。如果上述方法不能解决问题，可能需要检查`derivatives`的来源，确保在生成`derivatives`时没有引入需要线性代数操作的结构。 §§相关问题§§ 1. 如何将NumPy对象数组中的矩阵元素安全转换为普通数组？ 2. 在按元素操作和矩阵运算中，NumPy数组和矩阵的主要区别是什么？ 3. 如何避免在NumPy中意外创建对象数组（dtype=object）？ 4. 当处理来自不同来源的数组时，有哪些方法可以统一数组的数据类型？</think>这个错误表明问题出在 `derivatives` 数组的形状上，而不是 `np.mean` 本身。错误发生在计算平方和均值时，但根源在于 `derivatives` 数组可能包含矩阵对象或具有特殊结构。以下是详细分析和解决方案： ### 问题根源分析 1. **表面操作**：`derivatives ** 2` 和 `np.mean(..., axis=0)` 2. **实际原因**： - `derivatives` 可能包含 `np.matrix` 对象而非普通数组 - 数组的某些元素是线性代数运算结果（如逆矩阵、特征值等） - 数组形状为 `(m, n)` 且 m ≠ n，但被当作矩阵处理 - 数组包含自定义对象触发了线性代数操作 3. **关键诊断点**： ```python import numpy as np # 检查derivatives的类型和形状 print("derivatives类型:", type(derivatives)) print("derivatives形状:", derivatives.shape) print("derivatives数据类型:", derivatives.dtype) # 检查第一个元素（如果是对象数组） if derivatives.dtype == object: print("第一个元素的类型:", type(derivatives[0])) print("第一个元素的形状:", derivatives[0].shape) ``` ### 完整解决方案 #### 方法1：转换矩阵为普通数组 ```python # 安全转换函数 def safe_array_conversion(data): """将矩阵或对象数组转换为普通ndarray""" if isinstance(data, np.matrix): return np.asarray(data) if data.dtype == object: # 处理对象数组中的矩阵元素 converted = np.empty(data.shape, dtype=float) for idx in np.ndindex(data.shape): item = data[idx] if isinstance(item, np.matrix): converted[idx] = np.asarray(item) else: converted[idx] = item return converted return data.copy() # 修复derivatives safe_derivatives = safe_array_conversion(derivatives) # 现在可以安全计算 deltas = np.mean(safe_derivatives ** 2, axis=0) ``` #### 方法2：避免使用矩阵操作 ```python # 使用逐元素操作代替矩阵操作 # 原始问题代码：derivatives ** 2 可能触发矩阵操作 # 改用安全方式： # 1. 确保是普通数组 derivatives_array = np.array(derivatives) if isinstance(derivatives, np.matrix) else derivatives # 2. 使用np.square代替**操作符 squared = np.square(derivatives_array) # 安全逐元素平方 # 3. 计算均值 deltas = np.mean(squared, axis=0) ``` #### 方法3：深度调试 - 定位问题元素 ```python def debug_array(arr): """逐元素检查数组内容""" for index in np.ndindex(arr.shape): try: # 尝试平方操作 _ = arr[index] ** 2 except np.linalg.LinAlgError: print(f"问题元素在位置 {index}:") print(f"类型: {type(arr[index])}") print(f"值: {arr[index]}") print(f"形状: {arr[index].shape if hasattr(arr[index], 'shape') else 'N/A'}") return index return None # 定位问题元素 problem_index = debug_array(derivatives) # 修复特定元素 if problem_index: # 如果是矩阵，转换为数组 if isinstance(derivatives[problem_index], np.matrix): derivatives[problem_index] = np.asarray(derivatives[problem_index]) # 重新计算 deltas = np.mean(derivatives ** 2, axis=0) ``` ### 预防措施 1. **避免使用`np.matrix`**： ```python # 创建数组而不是矩阵 # 不推荐 bad_matrix = np.matrix([[1, 2], [3, 4]]) # 推荐 good_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ``` 2. **统一数组类型**： ```python # 确保所有输入都是普通数组 def ensure_ndarray(data): if isinstance(data, np.matrix): return np.asarray(data) if data.dtype == object: return np.array([np.asarray(x) for x in data]) return data ``` 3. **使用安全的逐元素操作**： ```python # 使用这些函数避免意外触发矩阵操作 safe_square = np.square # 代替 ** 2 safe_multiply = np.multiply # 代替 * safe_add = np.add # 代替 + ``` 4. **初始化时指定类型**： ```python # 创建数组时明确指定dtype derivatives = np.empty(shape, dtype=np.float64) # 明确指定浮点类型 ```