python numpy newaxis 记录(不懂)

最新推荐文章于 2025-02-06 14:18:39 发布

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记录1

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X=np.array([
            [1,2],
            [3,4],
            [5,6],
            [7,8],
            [9,1]
           ])

X
X.shape
X[:, np.newaxis, :]
X[np.newaxis, :, :]

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Numpy常用操作

需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号

06-11

715

使用Numpy库完成创建Numpy数组和矩阵，Numpy数组的基本操作、Numpy数组的合并与分割、Numpy中的矩阵运算、Numpy中的聚合运算等操作。

偏最小二乘(PLS)原理分析&Python实现

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09-25

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本文主要从理论上推导偏最小二乘(PLS)实现的原理，同时抛出了几个要弄懂PLS的关键问题，并根据自己的理解做了初步的回答。

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Python np.newaxis 用法

u011699626的博客

02-06

263

此外，上述操作，我们成功将原始三行两列的二维数据转换成了拥有三层深度，每一层上都拥有一行两列数据的三维数组。参数时，我们可以使用 : 符号替代剩余两个坐标轴上的数据个数，相对更为简便。函数时我们无可避免地需要指定剩余两个坐标轴的数据个数，而当我们使用。相当于对一维数组扩充了一个新的坐标轴，与。相当于对一维数组扩充了一个新的坐标轴，与。可以看到，结论与一维的情况类似，进行坐标轴占位一致。进行坐标轴占位一致。

Python-numpy库学习系列——newaxis

ydq1206的博客

03-13

1197

今天看源代码，发现了newaxis库的属性，貌似很有用的样子，就自己试验了下import numpy as np x=np.array([1,2,3]) #创建矩阵y=np.array([1,2,3])[:,np.newaxis]#增加维度，x.shape Out[11]: (3,)y.shape Out[12]: (3, 1)z=y[np.newaxis]z.shape Out[14]: (1,

python numpy.newaxis

理想不再遥不可及

02-05

479

python中numpy.newaxis函数输入： # a is a list a = np.array([1, 2, 3]) # b is a row vector b = a[np.newaxis] # c is a col vector c = a[:, np.newaxis] print a print b print c 输出： # a [1 2 3] # b [[1 2

python---之np.newaxis

zxyhhjs2017的博客

11-26

389

转载：http://blog.youkuaiyun.com/zjm750617105/article/details/53376257 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]]) >>

Python中的 np.newaxis用法功能

看看世界看看你

11-10

316

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43283397/article/details/100561668?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.pc_relevant_is_cache&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearn

Python之numpy基本指令

mmm305658979的博客

12-07

3435

tips: 尽量别用for循环多用reshape确保矩阵没问题别用array数组，用矩阵 # -*- coding: utf-8 -*-多加练习才是真 import numpy as np from numpy import newaxis from numpy import pi import matplotlib.pyplot as plt from numpy im...

Numpy库基础方法汇总

weixin_43409700的博客

02-24

824

此文章汇总一些我在DL学习中用到过的np库方法，作为笔记留存，后续遇到其他新东西再添，欢迎一起探讨学习！

python项目实战大合集(Numpy+Jieba+Matplotlib)

小猿

06-06

1248

欧拉距离;Numpy实战；matplotlib实战；

numpy添加新的维度:newaxis的方法

12-25

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.newaxis] x2 Out[52]: array([[4], [6], [6], [6], [5]]) 由以上代码可以看出，当把newaxis放在前面的时候以前的shap

python的imread、newaxis

Python热爱者的博客

03-29

303

一：imread 用来读取图片，返回一个numpy.ndarray类型的多维数组，具有两个参数：参数1 filename, 读取的图片文件名，可以使用相对路径或者绝对路径，但必须带完整的文件扩展名（图片格式后缀）参数2 flags, 一个读取标记，用于选择读取图片的方式，默认值为IMREAD_COLOR，flag值的设定与用什么颜色格式读取图片有关 import cv2 path = 'E:\Flow classification\email_train1.jpg' image = cv2.imread

【Python】np.newaxis()函数用法详解

Danger的博客

02-13

6836

【Python】np.newaxis()函数用法详解

Python np.newaxis 作用

GISer and Coder

01-17

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np.newaxis作用

【python】numpy.newaxis的使用

人间不值得

10-23

3387

作用 np.newaxis的作用是帮助数组创建新轴，或者也叫增加维度。np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，其实就是 None 的一个别名。 a= np.array([x for x in range(5)]) print(a) print(a.shape) [0 1 2 3 4] (5,) b = a[np.newaxis,:] print(b) p...

python中的np.newaxis的用法展示

Dzfly

05-05

1539

假如需要从二维数组里面抽取一列取出来之后维度却变成了一维假如我们需要将其还原为二维，就需要newaxis方法实例展示： import numpy as np # 生成一个4×4的随机数组 array = np.random.rand(4, 4) print(array) print(array.shape) # 更改前面的维度 array1 = array[np.newaxis, :...

【Python】numpy广播broadcast与np.newaxis()函数详解

yijing_jia的博客

02-06

2170

广播broadcast与numpy的newaxis()函数详解

“np.newaxis 用法：拓展数组维度“

03-24

410

上述代码中，我们首先计算了一维数组 a 的平均数，然后使用 np.newaxis 在0号维度来扩展维度。最后，我们再对这个数组进行求所有元素的平均值，得出的结果与一维数组的平均数相等。总结来说， np.newaxis 可以方便地将数组的维度扩展到我们需要的维数，尤其是在神经网络模型的训练过程中，扩展张量的维度是很常见的需求。最后，我们再对这个数组进行求所有元素的平均值，得出的结果与一维数组的平均数相等。上述代码中，我们使用了两个 np.newaxis，输出的 c 数组的维度将增加到 3。

numpy之newaxis

wanglei5205的专栏

08-12

463

np.newaxis增加数组维度a=np.x_data=np.linspace(-1,1,3) print( a.shape) print (a) """ 输出： (3,)#a是长度为3的一维数组 [-1. 0. 1.]#a的值(np.inspace生成等差数列) """ a=np.x_data=np.linspace(-1,1,3)[np.newaxis,:] print( a.shape)

混淆矩阵与归一化混淆矩阵图看不懂

最新发布

03-11

### 混淆矩阵与归一化混淆矩阵 #### 定义与区别混淆矩阵是一种特定的表格布局，用于展示分类模型性能的结果。它通过比较预测标签和实际标签之间的关系来评估机器学习算法的表现[^4]。对于多类别分类问题，假设存在N个不同的类，则混淆矩阵是一个N×N大小的矩阵，在这个矩阵中： - 行代表真实类别； - 列代表预测类别； - 对角线上的数值表示被正确分类的数据点数量；而非对角线元素则显示错误分类的情况。而归一化混淆矩阵则是基于原始混淆矩阵计算得到的一种形式，其中每个单元格中的值不再是绝对计数而是相对比例或者概率。具体来说，可以通过按照行求和的方式将每一行的比例标准化到1之间，这样做的好处是可以消除不同类别样本量差异带来的影响，使得各个类别的表现更加直观可比[^5]。 #### 图形解读当观察混淆矩阵图时，应该注意以下几个方面： - **颜色深浅**：通常情况下，热力图的颜色越深意味着该位置对应的频次越高。因此，理想状态下主对角线上会呈现出较深的颜色，表明大部分实例都被准确地分配到了各自的真正所属类别之中。 - **偏离程度**：如果某些非对角元具有较高的频率（即颜色也相对较深），这说明这些地方发生了较多误判现象。此时可以根据具体的业务需求进一步分析原因所在，并考虑调整模型结构或特征工程策略以改善效果。至于归一化的版本，除了上述两点之外还需要额外关注每行总和是否接近于单位长度(1)，因为这是衡量归一化过程成功与否的重要标志之一。另外，由于经过了规范化处理之后，即使各类别间原本存在着显著的数量级差距也能在同一尺度下公平对比，所以更有利于发现潜在模式或异常情况。 ```python import seaborn as sns import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay # 假设y_true为真实的标签列表,y_pred为预测后的标签列表 cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) # 绘制未归一化的混淆矩阵 disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm) disp.plot() # 归一化操作 cm_normalized = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] # 绘制归一化的混淆矩阵 disp_norm = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm_normalized) disp_norm.plot() ```