C#02

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace ConsoleApplication1
{
    public delegate void MyFirstDelegate(int i,int j);
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            MyClass.Methode(10, 10, MyClass.Sum);
            MyClass.Methode(10,10, MyClass.Product);
            Console.ReadKey();


            
                      
            
            Console .ReadKey();
        }
    }
    class MyClass
    {
        public static void Sum(int i, int j)
        {

            int sum = i + j;
            Console.WriteLine(sum);
        }
        public static void Product(int i, int j)
        {
            int product = i * j;
            Console.WriteLine(product);
        }
        public static void Methode(int i, int j, MyFirstDelegate mf)// 这里把委托就看作是C++函数指针,好理解些
        {
            mf(i, j);

        }

    }

}

 

<think>好的,用户想了解NumPynp.newaxis的用法和含义。首先,我需要回忆一下np.newaxis作用。它主要用于增加数组的维度,这在处理广播或者形状不匹配的问题时非常有用。比如,将一个一维数组变成二维的行向量或列向量。 接下来,我应该从基本用法开始解释。np.newaxis其实就是None的别名,所以用户可以使用arr[:, np.newaxis]或者arr[:, None]来增加新维度。需要举例说明不同情况下的形状变化,比如一维变二维,二维变三维等。 然后,应用场景部分需要覆盖常见的用途,比如数据对齐、广播计算和维度扩展。每个场景都需要具体的例子,比如计算外积或者与其他数组进行运算时需要调整维度。还要提到在机器学习和神经网络中的应用,比如添加批次维度或通道维度。 用户可能对广播机制不太熟悉,所以需要简单解释广播的规则,以及np.newaxis如何帮助满足这些规则。比如,当两个数组的维度不匹配时,通过添加新轴使它们能够进行逐元素运算。 此外,要注意示例代码的正确性,确保用户能够复制粘贴并运行。比如,展示如何将一维数组转换为列向量和行向量,以及计算两个数组的外积。 最后,生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步想了解的内容,比如与reshape的区别、在广播中的其他应用、性能影响以及机器学习中的具体例子。这些问题可以帮助用户深入学习和解决实际遇到的问题。 检查是否有遗漏的重要点,比如np.newaxis和None的等价性,以及不同位置添加新轴对数组形状的影响。确保语言简洁明了,避免使用过于专业的术语,让初学者也能理解。</think>[用户可见层] ### np.newaxis的用法与含义详解 np.newaxisNumPy中用于扩展数组维度的特殊工具,本质上是`None`的别名。它通过增加新维度改变数组形状,常用于数据对齐、广播计算等场景。 #### 一、基本用法 语法格式:`数组[:, np.newaxis]` 或 `数组[ np.newaxis, :]` ```python import numpy as np arr = np.array([1,2,3]) # 转换为列向量(二维) col_vector = arr[:, np.newaxis] # 等效于 arr.reshape(-1,1) print(col_vector.shape) # (3,1) """ 输出: [[1] [2] [3]] """ # 转换为行向量(二维) row_vector = arr[np.newaxis, :] # 等效于 arr.reshape(1,-1) print(row_vector.shape) # (1,3) """ 输出: [[1 2 3]] """ ``` #### 二、应用场景 1. **数据对齐**:当需要将一维数组与其他多维数组进行计算时 ```python x1 = np.array([1,2,3,4,5]) x2 = np.array([10,20]) # 通过添加新维度实现广播 result = x1[:, np.newaxis] + x2 # 形状(5,1)+(2,) → (5,2) """ [[11 21] [12 22] [13 23] [14 24] [15 25]] """ ``` 2. **广播计算**:计算外积等需要维度扩展的操作 ```python a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5]) outer_product = a[:, np.newaxis] * b # 形状(3,1)*(2,) → (3,2) """ [[ 4 5] [ 8 10] [12 15]] """ ``` 3. **维度扩展**:神经网络输入需要特定维度格式 ```python # 原始数据形状(100, 32,32) images = np.random.rand(100,32,32) # 添加通道维度(适应CNN输入) cnn_input = images[:, np.newaxis, :, :] # 形状(100,1,32,32) ``` #### 三、广播规则验证 当两个数组的维度不匹配时,NumPy会自动在**形状左侧**填充1: ```python A (3D): 15 × 3 × 5 B (2D): 3 × 1 → 自动扩展为 1 × 3 × 1 结果形状: 15 × 3 × 5 ``` [^1]: 引用示例中展示了如何通过np.newaxis实现维度扩展
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