一文浅析np.newaxis

最新推荐文章于 2023-02-13 19:09:54 发布
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本文介绍numpy中np.newaxis的功能，即在数组中增加新维度，并通过示例展示如何使用该功能改变矩阵形状，以便与其他权重矩阵进行乘法运算。

np.newaxis

前言

np.newaxis的功能 —— 插入新维度

一、栗子

a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a.shape)     # (5,)
最低0.47元/天 解锁文章
一文搞定 python 的广播机制与 np.newaxis
12-21
先看看 np.newaxis 是啥， >>> print(np.newaxis) None 佛了。。。 有啥用呢？ >>> data.shape (300, 2) >>> data[:,np.newaxis].shape (300, 1, 2) >>> data[np.newaxis,:].shape (1, 300, 2) 比较管用的是 data...
numpy np.newaxis 的实用分享
09-18
在numpy库中，`np.newaxis`是一个非常有用的特性，它允许你在数组操作中添加新的轴，从而改变数组的维度。这个特性在处理多维数组时尤其有用，可以帮助我们更灵活地进行索引、拼接和计算。下面我们将深入探讨`np....
np.newaxis
牛腩面的博客
01-26 387
np.newaxis的作用就是在这一位置增加一个一维，这一位置指的是np.newaxis所在的位置，比较抽象，需要配合例子理解。 x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # the shape of x1 is (5,) x1_new = x1[:, np.newaxis] # now, the shape of x1_new is (5, 1) # array([[1]...
莫烦Python代码实践（四）——DQN基础算法工程化解析
qq_41959920的博客
10-23 4647
提示：转载请注明出处，若文本无意侵犯到您的合法权益，请及时与作者联系。 进阶阶段（一）DQN算法入门 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤
强化学习(四) —— Actor-Critic演员评论家 & code
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Actor Critic是强化学习中的一种结合体，结合了以值为基础(如Q-learning)和以动作概率为基础(如policy gradient)的算法 Actor Critic的 actor前身就是policy gradient, 能够在连续动作中选择合适的动作 critic的前身就是Q-learning，或其他function approximation方法，能进行单步更新 actor基于概率选行为，critic基于actor的行为评判行为的得分，actor根据critic的评分修改选行为..
np.newaxis的用法
lvla_juan的博客
07-29 373
np.newaxis的作用是对已有数据增加一个维度： x = np.random.randint(1, 8, size=5) x.shape (5,) #原始唯独 x1 = x[np.newaxis, :] x1.shape (1, 5) #维度变为（1，5） x1 array([[1, 6, 6, 3, 2]]) x2 = x[:, np.newaxis] x2.shape...
numpy给array增加维度np.newaxis的实例
09-19
在本篇内容中，我们将详细探讨NumPy库中用于增加数组维度的工具——`np.newaxis`。`np.newaxis`是NumPy中一个特殊的索引对象，它也可以通过`None`来调用，主要作用是在数组的指定位置增加一个新的轴。这在多维数组的...
【Python】np.newaxis()函数用法详解
Danger的博客
02-13 7035
【Python】np.newaxis()函数用法详解
Numpy中的newaxis属性：np.newaxis
二胖_pro
05-10 956
意思就是字面意思，建立新维度 具体来看例子 >>>import numpy as np >>>np.newaxis:插入新维度 >>>a=np.array([1,2,3,4,5]) >>>aa=a[np.newaxis,:] >>>aa.shape (1, 5) >>>aa [[1 2 3 4 5]] >>>a=np.array([1,2,3,4,5
关于np.newaxis的一点心得
JudasOk的博客
04-24 1153
1.np.newaxis的意思是为数组多加一个轴，但是这个轴加在哪里呢？import numpy as npa = np.array([             [[10,11,12],              [13,14,15],              [16,17,18]],             [[19,20,21],              [22,23,24],      ...
强化学习 之 Actor Critic
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07-29 729
简介 Actor Critic是一种结合体算法： （1）Actor 的前生是 Policy Gradients，这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作，而 Q-learning 做这件事会瘫痪； （2）Critic 的前生是 Q-learning 或者其他的 以值为基础的学习法，能进行单步更新，而传统的 Policy Gradients 则是回合更新，这降低了学习效率。 算法思想 Actor...
numpy.newaxis
zjm750617105的专栏
11-28 3万+
第一次见到这个东西，来研究一下：从字面上是插入新的维度的意思demo1: 针对一维的情况>>> b = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> b[np.newaxis] array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> c = b[np.newaxis] ＃equals c = b[np.newaxis,:] >>> b.shape (6,) >>> c
关于np.newaxis的理解
Lemon的博客
02-06 3306
np.newaxis的作用就是在这一位置增加一个维度，这一位置指的是np.newaxis所在的位置 x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # the shape of x1 is (5,) 这里x1的shape为(5,),这里我们用newaxis，改变维度 x1_new = x1[:, np.newaxis] # now, the shape of x1_...
【小记】np.newaxis的用法
学习 & 分享 ~
04-10 1万+
np.newaxis 的功能是增加新的维度，但是要注意 np.newaxis 放的位置不同，产生的矩阵形状也不同。 通常按照如下规则： np.newaxis 放在哪个位置，就会给哪个位置增加维度 x[:, np.newaxis] ，放在后面，会给列上增加维度 x[np.newaxis, :] ，放在前面，会给行上增加维度 用途： 通常用它将一维的数据转换成一个矩阵，这样就可以与其他矩阵进行相乘...
np.newaxis作用
邹小驴
12-06 177
np.newaxis的功能:插入新维度 举个简单的例子介绍一下吧。 例子 a=np.array([1,2,3,4,5]) print(a.shape) print (a) 输出： (5,) [1 2 3 4 5] 例子2 a=np.array([1,2,3,4,5]) aa=a[:,np.newaxis] print(aa.shape) print (aa) 输出：(5, 1) [[1] [2] [3] [4] [5]] 例子3 a=np.array([1,2,3
numpy添加新的维度：newaxis
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xtingjie的博客
05-18 9万+
numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度np.newaxis放的位置不同，产生的新数组也不同一维数组x = np.random.randint(1, 8, size=5)x Out[48]: array([4, 6, 6, 6, 5])x1 = x[np.newaxis, :]x1 Out[50]: array([[4, 6, 6, 6, 5]])x2 = x[:, np.newax
newaxis的用法以及a[0][:, :, np.newaxis]的含义
cailin的博客
04-08 5312
import numpy as np a=np.array([[[[1],[1],[1]],[[2],[2],[2]],[[3],[3],[3]]],[[[4],[4],[4]],[[5],[5],[5]],[[6],[6],[6]]]]) a.shape (2, 3, 3, 1) b=a[0][:, :, np.newaxis]#np.newaxis是新建一个维度 print(b) b.sh...
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