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import numpy as npa = np.array([1,2,3,4])print(a)print(a.shape)a.shape = [4, 1]print()print(a)print(a.shape)python - Difference between numpy.array shape (R, 1) and (R,) - Stack Overflow

Numpy是Python中科学计算的核心库。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。如果你想要进入Python中的数据科学或机器学习，你就要必须学习它。接下来咱们一起学习一下它。1: 加载numpy库import numpy as np2: numpy存储数据的array结构日常常用的array的维度一般小于等于3维，结构如下：一起尝试创建3个不同维度的array，如下：a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([(1.5

转自：Python、numpy 与 axis这次和大家分享的是 numpy 中的 axis 这个东西。当初学的时候也没太在意，向来都是感觉差不多就直接过去了，没有去深究背后的一些逻辑。前些天被问起的时候一时懵懂，查了下资料后发现还有点意思，于是就打算写这么一篇专栏来分享一下所得。要想学习 axis，首先要知道的就是 axis 的计数方式。我们在使用 numpy 的各种函数——比如说 np....