多维度数组轴以及一些常规操作

最新推荐文章于 2024-12-13 17:34:18 发布
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文章标签： numpy
原文链接：https://www.jb51.net/article/138370.htm
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本文深入探讨了numpy中数组的维度概念以及轴的应用，通过实例解析帮助读者掌握多维数组的操作技巧，适用于数据科学与机器学习领域的初学者及进阶用户。

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numpy中的数组维度以及轴的理解

参考看了一下这【https://www.jb51.net/article/138370.htm】这篇博客

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NumPy数据分析基础：数组形态转换转置操作一文详解
master_hunter的博客
10-07 2937
作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起来也十分便捷，支持多种复杂操作。平时我的Pandas以及一些机器学习的文章都有用到NumPy，但是博客内容并没有详细解答NumPy的操作也没有记录有关NumPy操作的一些具体函数解答。
Numpy的轴及numpy数组转置换轴
分享关于数据的知识。
01-17 2426
最内层一对 [ ] 可以代表一个1维数组加粗的一对 [ ] 里面有3个一维数组，也就是2维数组最外层的一对 [ ] 里面有3个2维数组也就是3维数组0轴是行，1轴是列，2轴是纵深数组的shape维度是（4,3,2），元组的索引为 [ 0,1,2 ]假设维度是（2，3），元组的索引为[0,1]假设维度是（4，） 元组的索引为[0]可以看到轴编号和shape元组的索引是对等的，所以这个编号可以理解为高维nd.array.shape产生的元组的索引。
关于numpy数组轴的使用详解
09-18
今天小编就为大家分享一篇关于numpy数组轴的使用详解，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
numpy模块之axis
热门推荐
fangjian1204的专栏
11-06 2万+
numpy模块之axis的含义numpy是python进行科学计算必不可少的模块，随着深度学习越来越火，numpy也越来越流行。了解numpy的人知道，在numpy中，有很多的函数都涉及到axis，很多函数根据axis的取值不同，得到的结果也完全不同。可以说，axis让numpy的多维数组变的更加灵活，但也让numpy变得越发难以理解。这里通过详细的例子来学习下，axis到底是什么，它在numpy中
【numpy & pytorch】数组的轴
weixin_40293999的博客
03-21 423
数组的轴是一个很重要的概念，也是numpy数组中最不好理解的一个概念，它经常出现在np.sum(), np.max() 这样关键的聚合函数中。axis = 0 的维度计算求和。axis = 1 的维度计算求和。1 轴可以理解为 一个学生的总分。高维数组的轴的理解就有一点难了。np.sum 是计算所有的元素。这个数组，谁是轴0,1，2呢？对于二维的，是比较好理解的。0 轴可以理解为每一科的总分。先感性的认识一下这3个轴。
numpy中数组轴的概念
EthanZhao的博客
04-11 1540
以三维数组为例 import numpy as np a = np.arange(24).reshape(4, 3, 2) a是一个三维数组，即该数组有3个层次的轴，axis=0表示最外层的轴，axis=1表示最外层轴下面的次级轴，axis=3则是更次级轴；上述命令中的reshape()函数中的三个参数(4,3,2)是按从外到次再到次次的层次排列的，(4,3,2)表明最外层有4个轴(可以想象为4...
numpy数组04-数组的轴和读取数据
weixin_47702917的博客
12-31 860
在numpy中数组的轴可以理解为方向，使用0，1，2...数字表示。对于一个一维数组，只有一个0轴，对于2维数组（如shape（2，2）），有0轴和1轴，对于一个三维数组（如shape（2，2，3）），有0，1，2轴。对于二维数组：axis = 0表示列；axis = 1表示行。如下图所示：对于三位数组来说：axis = 0表示shape（2，2，3）中的第一个2，可以理解为有几块，几个维度；axis = 1表示列；axis = 2表示行。
MATLAB数组操作详解：函数与数组运算
"MATLAB数组函数使用示例和数组类型介绍" 在MATLAB中，数组是一种基本的数据结构...了解如何正确地连接、转置、操作和寻址数组，以及如何修改和管理数组内容，将极大地提高你在数据分析、科学计算或工程应用中的能力。
C++遍历“高维”数组的9种方法
weixin_42236469的博客
03-20 1410
C++遍历“高维”数组的几种方法 一般认为C++中数组只有一维，高维数组如int ia[3][4]其实是由三个包含四个int型元素的组成的，即int ia[3][4]含有三个元素，每个元素都是一个int[4]类型的数组。 在阅读《C++ Primer》的过程中发现了以下几种遍历“高维”数组的方法，在这里记录下来。 所遍历的二维数组初始化如下： int ia[3][4] = { {0,1,2,3}, {4,5,6,7}, {8,9,10,11} };//列表初始化，还有许多等价的写法 文末附有
matlab 三维 数组 单元数组-创建单元数组 算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算 Matlab课程 教程 进阶 资源
03-15
单元数组的操作与常规数组类似，但需要注意的是，由于元素类型可能不同，某些操作可能不适用。 在算法开发中，三维数组常用于存储和处理多步骤计算的结果，而单元数组则适用于构建复杂的数据结构，如包含不同类型的...
Python中创建二维数组
09-20
二维数组广泛应用于各种计算和数据处理场景中，包括但不限于矩阵运算、图像处理、游戏开发中的地图表示、数据的多维度分析等。掌握二维数组的创建和操作技巧，对于Python程序员来说是必备的基础技能之一。 综上所...
几何方法清晰数组中的轴
qq_41721660的博客
12-01 908
今天看到某公众号上的numpy高级操作中的轴的交换，花了些许时间以及结合双人之力总算是差不多弄清楚了，分享给在座的各位。
关于NumPy数组中的轴解释
HappyAcmen
11-20 1383
在Numpy中，轴通常指的是数组的维度。对于一个多维数组，我们可以沿着不同的维度(即轴）进行各种操作，如求和、平均值计算、最大值查找等。轴的作用是确定这些操作是沿着哪个方向进行的。
python中数组的轴axis详细解释，简单易懂
最新发布
m0_55332482的博客
12-13 783
python中数组的轴axis详细解释，简单易懂,不懂你来打我
NumPy中高维数组可视化理解
studyeboy的专栏
12-10 1718
基础知识 NumPy中的ndarray对象是多维度的同数据类型的数组。 秩（rank）（ndarray.ndim） 轴的数量，或者维度的数量，是一个标量。 数组维度（ndarray.shape） 是一个元组，描述了每个维度中数组的大小。相对于一个矩阵来说，shape表示的就是n行m列。元组的长度，等价于轴/维度的个数，即秩的值。 设置axis时的计算原理 创建数组 输出的结果为3通道，4行，2列 对应关系 numpy创建数组时，每增加一个[]表示增加一个维度，一个[]可以看成一个完整
numpy 数组中的轴 axis
qq_51471471的博客
03-18 3718
numpy数组中的轴 numpy有很多维度的数组，一维数组，二维数组，三维数组……n维数组，我们生活的是一个三维世界，因此，在这里就只讨论一维数组，二维数组以及三维数组。对于一维数组，可以将其理解为一条线，二维数组可以将其理解为由线组成的面，而三维数组就可以理解成是由面组成的立方体。 numpy中的轴与直角坐标系中的轴概念类似，轴是沿着行和列的方向的，在numpy中使用axis作为轴的名称。有过一定编程基础的同学应该清楚，编程语言中的计数是从0开始的，所以，numpy也不例外，对于轴的个数一样从0开始
高维数组 np.max() 指定轴向的用法
qq_41071191的博客
11-28 2244
最近使用 max() 对高维的numpy 数组进行求最大值时遇到了一点问题，记录一下。 用法 对于 二维数组 ，能够指定轴向输出需要的最大值 指定 axis= 0 会返回 列 的最大值 指定 axis= 1 会返回 行 的最大值 代码实例： import numpy as np a= np.arange(10).reshape((2,5)) a_amx= np.max(a) # 直接返回数组的最大值 c_max= np.max(a, axis= 0) # 返回 列 的最大值 r_max= np.ma
numpy中多维数组的轴（axis）
01-14 2万+
多维数组的轴（axis=）是和该数组的size（或者shape）的元素是相对应的；>>> np.random.seed(123) >>> X = np.random.randint(0, 5, [3, 2, 2]) >>> print(X)[[[5 2] [4 2]] [[1 3] [2 3]] [[1 1] [0 1]]]>>> X.sum(axis=0) array([[7, 6],
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