NumPy中高维数组可视化理解

最新推荐文章于 2025-10-16 21:15:05 发布
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#numpy #python #可视化

本文介绍了NumPy库的基础概念，包括ndarray对象、秩、轴、数组维度等，并详细解释了如何创建多维数组、进行数组运算及索引操作，还通过可视化方式帮助读者理解高维数组的转置。

基础知识

NumPy中的ndarray对象是多维度的同数据类型的数组。

  • 秩（rank）（ndarray.ndim）
    轴的数量，或者维度的数量，是一个标量。
  • 数组维度（ndarray.shape）
    是一个元组，描述了每个维度中数组的大小。相对于一个矩阵来说，shape表示的就是n行m列。元组的长度，等价于轴/维度的个数，即秩的值。

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设置axis时的计算原理

  • 创建数组
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  • 输出的结果为3通道，4行，2列
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  • 对应关系
    numpy创建数组时，每增加一个[]表示增加一个维度，一个[]可以看成一个完整的块，每层[]下有几个块，shape对应的值就是几。
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  • axis=0时的计算原理
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  • axis=1时的计算原理

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