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numpy rEshApE

Numpy的主要数据类型是ndarray,即多维数组。它有以下几个属性:ndarray.ndim:数组的维数 ndarray.shape:数组每一维的大小 ndarray.size:数组中全部元素的数量 ndarray.dtype:数组中元素的类型(numpy.int32, numpy.int16, and numpy.float6...

>>> import numpy >>> numpy.reshape([1,2,3,4],(2,-1)) array([[1, 2], [3, 4]]) >>> numpy.reshape([1,2,3,4],(-1,4)) array([[1, 2, 3, 4]]) >>> numpy.reshape([1,2,3,4],(1,-1,4)) array([[[1, 2, 3, 4]]])

Numpy可以使用reshape()函数进行矩阵重排列,默认按行排列(C语言风格),通过修改order参数可以改为按列排列(Fortran风格)。参考例子: In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [3]: print a[[1 2 3] [4 5 6]]...

这三个数组的主要区别在于维数不同,三个数组分别是一维,二维矩阵和三维矩阵; 比如现在要寻址数组中第二个元素2,分别是: a1[1] a2[0][1] a3[0][0][1]

import numpy as npobjp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.resharp(-1... 1 np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2) 是reshape,不是resharp。 ...

>>> import numpy as np>>> a = np.arange(1,11).reshape(10,1)>>> b = a * 1.1>>> c = a / 1.1>>> aarray([[ 1], [ 2]...

个 某轴长度为1,或者缺 少了一个维度(这个时候会自动的在shape属性前面补上1)。例如: >>> import numpy as np >>> a=np.arange(10,50,10).reshape(-1,1) >>> a.shape (4, 1) >>> b=np.arange(0,4) >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> b.shape (4...

import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data) tensor2array = torch_data....

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