使用NDArray来处理数据

最新推荐文章于 2025-03-28 15:36:37 发布

代码和男人都搞不懂

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分类专栏：从零开始深度学习-李沐课程文章标签：机器学习深度学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36729847/article/details/125206775

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本文详细介绍了MXNet中的NDArray，它作为处理数据的主要工具，类似于Numpy，支持CPU和GPU异步计算及自动求导。文章涵盖了创建全0/全1数组、从Python数组构造、生成随机数组，以及广播、数组操作、与Numpy转换和内存优化等主题，是学习机器学习和深度学习的重要概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、创建ndarray数组

1.1创建全0或者全1数组

1.2从python数组中直接构造

1.3 创建随机数组，即每个元素的值都是随机采样而来

处理数据：数据读取和当数据已经在内存里时如何处理
NDArray——MXNet储存和变化数据的主要工具，和Numpy多维数组类似，但NDArray提供更多功能，一是CPU和GPU的异步计算，二是自动求导，所以使得它更好的支持机器学习。

from mxnet import ndarray as nd

一、创建ndarray数组

1.1创建全0或者全1数组

1.2从python数组中直接构造

1.3 创建随机数组，即每个元素的值都是随机采样而来

（经常被用来初始化模型参数）

跟numpy一样，

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NumPy数据分析基础：ndarray属性查看、创建及输出各类操作详解

master_hunter的博客

10-01

4153

作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起来也十分便捷，支持多种复杂操作。平时我的Pandas以及一些机器学习的文章都有用到NumPy，但是博客内容并没有详细解答NumPy的操作也没有记录有关NumPy操作的一些具体函数解答。

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ndarray的用法

qq_43041544的博客

05-24

411

ndarray的用法

ndarray

Poisson_SHAN的博客

12-09

767

Numpy用法(一)

最新发布

Clocky7

03-28

1046

ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。a[x , y],x 为行索引，y 为列索引。x,y的格式都是 a : b : c ，其中 a,b,c 为整数，a 为起始索引，b 为结束索引，c 为步长。

使用ndarray

XQC_KKK的博客

01-15

7281

一、ndarray ( N 维数组对象）是一个快速且灵活的数据集容器， Python 用户可以利用 ndarray对数组的整块数据或选择性数据执行批量操作，它的语法与标量运算一致。使用列表和元组创建 ndarray import numpy as np print(np.array([1,3,5,7])) print(np.array((2,4,6,8))) 二、嵌套列表可以转换为一个多维数组，数组元素等长和不等长会得到不同类型的结果。从下面代码的输出中可以发现，当输入的嵌套列表元素等长时，得到的

NDArray的简单操作

weixin_41798111的博客

06-28

411

NDArray是MXNet中的一种数据操作工具，类似于Numpy. 创建： x =nd.arange(6) [0. 1. 2. 3. 4. 5.] x = nd.zeros((2,3)) [[0 0 0] [0 0 0 ]] 根据列表生成NDArray list1=[1,2,3,4] x=nd.array(list1) 随机生成NDArray nd.random.normal(0,1,shape=(3,4)) 随机生成3*4矩阵，均值=0，方差=1 运算：在两个数据sh

Python数据分析应用：ndarray对象的数据类型.pptx

02-04

要获取`ndarray`对象的数据类型，可以使用`dtype`属性。例如： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr.dtype) # 输出：int64 ``` `zeros`, `ones`, 和 `empty`等函数用于创建数组，...

python3 dict ndarray 存成json,并保留原数据精度的实例

09-18

在本文中，我们将探讨如何使用Python3将包含ndarray（NumPy数组）的字典转换为JSON格式并保持数据的精度。Python是一种流行的编程语言，它拥有丰富的库和框架，可以用于数据科学、机器学习和许多其他领域。JSON...

NumPy中ndarray索引的使用.pdf

03-14

在处理大数据集时，如果从大数组中提取了一小部分数据，并且预计大数组不会再被使用，为了避免内存泄漏，应当使用copy()方法创建数组的副本，而不是视图。这是因为视图仍然指向原始数组的内存位置，如果原数组不再...

NumPy之:ndarray多维数组操作

程序那些事

05-19

4028

NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作，大家可以在数据分析中使用。

Numpy——ndarray

name_lin的博客

01-14

591

1、生成ndarray的几种方式 1、从已有数据中创建（1）将列表转换成ndarray import numpy as np list=[3.14,2.78,9.969] a=np.array(list) print(a) print(type(a)) 输出： [3.14 2.78 9.969] <class 'numpy.ndarray'> 嵌套列表转换成...

ndarray介绍

缘源园

03-31

282

NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of “items” of the same type. NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], ..

ndarray数组操作

ThinkPet

10-18

1023

# In[] 一位数组访问 import numpy as np arr = np.arange(10) type(arr) #用切片访问数组 b=arr[3:5] #切片获取3到（5-1）即3~4 c=arr[:5] #切片获取0~4 （:代表0） d= arr[1:-1:2] #切片，从1开始，不包含最后一个元素，步长为2 （即1, 1+2, 1+2+2, 1+2+2+2...

科学计算NumPy之Ndarray运算函数操作汇总

积跬步，至千里。

04-26

1211

NumPy中的Ndarray多维数组对象，提供了大量的运算函数，这些运算函数可以对多维数组进行各种数学运算。

NumPy基础 -- 1. ndarray (多维数组对象)

脚踏实地，仰望星空

03-23

4244

一.创建nbarray1.使用array函数，接受一切序列对象data1 = [6,7.5,8,0,1] arr1 = np.array(data1) print (arr1)2. 嵌套序列，也会被转换为一个多维数组data2 = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]] arr2 = np.array(data2) print (arr2)3. zeros和ones创建指定长度或形状全0或全1

Numpy对象——ndarray

Guo_Jiliang1的博客

05-23

585

一.Numpy简介 Numpy库可以说是python旗下的一个对数据进行具体分析的一个库。支持大量的维度数组与矩阵运算比如说线性代数、傅里叶变换、随机数等，它还有一个非常强大的N维数组对象，就是我们今天要介绍的ndarray对象。二.ndarray对象 ndarray是一个以0索引开始的一系列同类型数据集合。在内存中，每个元素都有相同储存大小的区域。（一）ndarray的创建 numpy.ar...

N维数组( ndarray)

云计算、数据库、大数据、容器、微服务、深度学习、NLP、Python

05-15

1053

ndarray 一个 ndarray是具有相同类型和大小的项目的（通常是固定大小的）多维容器。尺寸和数组中的项目的数量是由它的shape定义，它是由N个非负整数组成的tuple（元组），用于指定每个维度的大小。数组中项目的类型由单独的data-type object (dtype)指定，其中一个与每个ndarray相关联与Python中的其他容器对象一样，可以通过对数组进行索引或切片（例如，使用N个整数）以及通过ndarray的方法和属性来访问和修改ndarray的内容数组属性数组属性反映

Python——NumPy库：ndarray(多维数组对象)

01-30

837

目录 1、生成ndarray 2、切片和索引 2.1常规的切片索引 3、布尔索引 4、神奇索引 1、生成ndarray 简单举个例子： # 一维数组 data1 = [4,5,6,2] arr = np.array(data1) arr >>>array([4, 5, 6, 2]) # 二维数组 data2 = [[4,5,63,9],[5,63,9,2]] arr1 = np.array(data2) arr1 >>>array([[ 4, 5,

np.ndarray如何添加数据

03-11

首先，我要回想一下用户之前的问题，他们之前询问过如何转换为os.urandom格式，现在转向了NumPy数组的操作，可能是在进行数据处理或科学计算的项目中。用户的问题是关于如何向np.ndarray添加数据。我需要先确认...