ndarray维度认识及np.concatenate函数详解

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本文深入探讨了NumPy库中的stack()函数，解释了它如何将一系列数组转换为单个数组，特别关注于参数arrays中元素的变化过程。通过具体代码示例，读者可以清晰了解stack()函数的工作原理。
谈一谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别
09-18
今天小编就为大家分享一篇谈谈数组拼接tf.concat()和np.concatenate()的区别，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
np.concatenate
jacke121的专栏
09-13 5086
np.concatenate 拼接函数，只能拼接， 这个可以： import numpy as np a=np.zeros((1,1)) print(a) # a=np.array([1,2,3]) b=np.array([[11]]) print( np.concatenate((np.zeros((1,1)),b),0))   only integer scalar arrays...
详解np.concatenate
牛肉胡辣汤
02-08 1万+
要合并的数组序列，以元组形式传入。axis：指定合并的轴，即沿着哪个维度进行合并。默认值为 0，表示沿着第一个维度进行合并。out：指定输出数组的可选参数。
NumPy-核心函数concatenate()深度解析
u011250186的博客
08-27 281
NumPy-核心函数concatenate()深度解析
concatenate函数
weixin_34242819的博客
02-27 1071
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) Join a sequence of arrays along an existing axis.（按轴axis连接array组成一个新的array） The arrays must have the same shape, except in the dimension corresponding to axis ...
np.concatenate() 函数，NumPy 中用于连接（concatenate）数组的函数
weixin_51659315的博客
01-15 1561
是 NumPy 中用于连接（concatenate）数组的函数。它的行为与 PyTorch 中的 torch.cat() 类似，但有一些细微的区别。
np.concatenate()函数。
qq_43287349的博客
07-10 1696
数组ABC组合的结果： [[ 1 2 5 6 9 10]数组ABC组合的结果： [1 1 1 2 2 2 3 3 3]数组ABC组合的结果： [[ 1 2]数组C: [[ 9 10]数组C: [[ 9 10]数组A: [1 1 1]数组B: [2 2 2]数组C: [3 3 3]数组A: [[1 2]数组B: [[5 6]数组A: [[1 2]数组B: [[5 6]
协方差矩阵数学原理，numpy计算协方差矩阵(np.cov)函数详解与源码剖析
Codefmeister's BLOG
11-22 1万+
协方差矩阵详解以及numpy计算协方差矩阵(np.cov) 协方差矩阵详解 均值，标准差与方差 由简单的统计学基础知识，我们有如下公式： Xˉ=∑i=1nXin\bar X{\rm{ = }}\frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{X_i}} }}{{\rm{n}}}Xˉ=ni=1∑n​Xi​​ S=∑i=1n(Xi−Xˉ)2n−1S = \sqrt {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{{({X_i} - \bar X)}^2}} }}{{n - 1}}}S
np.hstack函数解释
04-18
### **`np.hstack` 函数详解** `np.hstack`（水平堆叠）用于沿**第二个轴（列方向）**拼接数组，要求所有数组在**其他维度上形状相同**。适用于将多个列向量合并为矩阵，或扩展现有矩阵的列[^3]。 --- ### **核心...
6.科学计算模块Numpy（3）ndarray数组的常用操作（一）
dxyl632956的博客
09-06 1426
众所周知，numpy能作为python中最受欢迎的数据处理模块，脱离不了它最核心的部件——ndarray数组。那么，我们今天就来了解一下numpy中对ndarray的常用操作。
根据题目完成以下作业：1 数组的基本创建。 （1） 创建全0数组x1，全1数组x2，随机数数组x3 （2） 调用 numpy 的 array 函数创建一维数组b1，一维数组b2（指定dtype为float），二维数组b3以及三维数组b4 （3） 创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象d1，然后让第5个元素等于1 （4） 使用np.arange()函数快速创建以下两个数组：第1个是含0-9数值的数组，第2个是从2开始，100以内，等差值为10的数组， 2 数组的属性（查看以上所建数组的维度，数组元素的个数、数组元素类型） 3 数组的维度操作 数组a1、a3、a4如下： a1 = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) a3 = np.array([[0, 1, 2, 3],[4, 5, 6, 7]]) a4 = np.array([ [[0, 1], [2, 3]], [[4, 5], [6, 7]], ]) （1） 分别使用reshape()方法和resize()函数将a3转化为形状为(4,2)的数组b31和b32 （2） 分别使用ravel()函数、flatten()和reshape()方法将数组a4展平， （3） 完成数组a3的常用函数（数组所有元素的和、平均值、最大值、最小值、唯一性）的调用 4 编写程序完成数组a5和xs_rec的索引切片操作。 （1） 定义一个结构化数据类型 xs_struc，包含字符串字段 id、name，整数字段 age及浮点字段 grade，并将这个 dtype 应用到 ndarray对象xs_rec，代码如下： xs_struc = np.dtype([('id', np.str_,4), ('name', np.str_,10), ('age', int), ('grade', float) ]) xs_struc xs_rec = np.array([('1001', 'zhangsan', 20, 90.,) ,('1002', 'lisi', 21,88.), ('1000', 'wangwu', 20,91.)], dtype=xs_struc) xs_rec 数组a5如下： a5=np.arange(16).reshape(4,4) （1） 使用索引的方式获取数组a5第二行第一列和第三行第二列的数据 （2） 使用切片的方式获取数组a5的1，2行和第2，3列的数据 （3） 使用切片与整数索引混合使用的方法，获取数组a5中第二行第二,三列数据 （4） 使用花式索引获取索引为（2，2）和（1，3）的元素 （5） 使用字段名索引，获取数组xs_rec中lisi的学号、年龄和分数，输出结果为1002 21 88.0。 5 对以下语句生成的数组a6分别按行和列排序， a6=np.array([2,13,72,44,62,3,6,456,24,7,85,93,89,5]).reshape(7,2) 6 对以下语句生成的两个二维数组按要求进行组合与分拆。 arr1 = np.arange(6).reshape((3, 2)) arr2 = np.array([[0, 1], [1, 0], [2, 1] （1） 对arr1和arr2完成水平拼接和垂直拼接 （2） 对arr1和arr2在0轴和1轴上分别完成拼接 （3） 对arr1完成水平分拆和垂直分拆 （4） 对arr1在0轴和1轴上分别完成分拆
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10-11
axis1_concat = np.concatenate([arr1, arr2], axis=1) # 水平 → (3,4) ``` #### （3）对 arr1 分拆 ```python h_split = np.hsplit(arr1, 2) # 水平分拆成两个 (3,1) v_split = np.vsplit(arr1, 3) # 垂直分拆成...
Python Numpy库常用函数详解及示例
"本文介绍了Python中的Numpy库，包括其常用函数和重要概念，如ndarray对象，以及如何创建、操作和转换数组。" Numpy是Python编程语言中的一个核心库，专为数值计算设计，提供了高效的多维数组对象ndarray，以及一...
np.concatenate()函数
u011699626的博客
10-15 3万+
提到numpy的数组操作，我们就不得不说到np.concatenate()函数，concatenate在英文中是级联的意思，我们可以简单地理解为连接。代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Debug: def __init__(self): self.x = np.array([1, 2, 3]) self.y = np.array([4, 5, 6]) self.x1 = n
numpy -- np.concatenat 学习笔记
qq_43632431的博客
06-26 425
是NumPy中用于连接数组的函数。
np.concatenate() 使用说明
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t20134297的博客
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np.concatenate 是numpy中对array进行拼接的函数，使用方法如下所示： import numpy as np x1 = np.random.normal(1,1,(5,4)) x2 = np.random.normal(1,1,(3,4)) print(x1) print(x1.shape) print(x2) print(x2.shape) con = np.con...
numpy合并不同维度矩阵_python-numpy数据分析
weixin_39738774的博客
11-20 364
numpy数组的创建和数组的计算用numpy生成数组，得到ndarray类型np.array(range( )) = np.arange( )reshape()并不会对数据本身进行修改np.round(x,n) 对数据x取2位小数a.flatten( )把数据展开降至一维数组其实就可以看做数学中的矩阵，图中的t5+2会对t5中的每个元素都+2。这也是一种广播机制。 */ 这些运算也同样适用广播机...
numpy合并不同维度矩阵_优达学城深度学习之二——矩阵数学和Numpy复习
weixin_39616287的博客
11-20 308
一、数据维度维度（scalar），张量（Tensor）。3表示零维张量，[1 2 3]表示一维张量，矩阵表示二维张量，任何大于二维张量就叫张量（Tensor）。如下图所示：二、Numpy简介2.1、NumPy 中处理数字的常见方式是通过 ndarray 对象。它们与 Python 列表相似，但是可以有任意数量的维度。而且，ndarray 支持快速的数学运算，这正是我们想要的。由于它可以存储任意数量...
numpy数组拼接方法介绍(concatenate)
天道酬勤
08-02 784
数组拼接方法一 思路：首先将数组转成列表，然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理，最后将列表转成数组。 示例1： import numpy as np a=np.array([1,2,5]) b=np.array([10,12,15]) a_list=list(a) b_list=list(b) a_list.extend(b_list) a_list [1, 2, 5, 10, 12, 15] a=np.array(a_list) a array(
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