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这篇CFSDN的博客文章对numpy中轴与维度的理解由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
numpy's main object is the homogeneous multidimensional array. it is a table of elements (usually numbers), all of the same type, indexed by a tuple of positive integers. in numpy dimensions are called axes. the number of axes is rank. 。
for example, the coordinates of a point in 3d space [1, 2, 1] is an array of rank 1, because it has one axis. that axis has a length of 3. in the example pictured below, the array has rank 2 (it is 2-dimensional). the first dimension (axis) has a length of 2, the second dimension has a length of 3. 。
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2
|
[[
1.
,
0.
,
0.
],
[
0.
,
1.
,
2.
]]
|
ndarray.ndim 。
数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩 。
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>> x
=
np.reshape(np.arange(
24
), (
2
,
3
,
4
))
# 也即 2 行 3 列的 4 个平面（plane）
>> x
array([[[
0
,
1
,
2
,
3
],
[
4
,
5
,
6
,
7
],
[
8
,
9
,
10
,
11
]],
[[
12
,
13
,
14
,
15
],
[
16
,
17
,
18
,
19
],
[
20
,
21
,
22
,
23
]]])
|
shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.
shape(x) 。
(2,3,4) 。
shape(x)[0] 。
2 。
或者 。
x.shape[0] 。
2 。
再来分别看每一个平面的构成:
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|
>> x[:, :,
0
]
array([[
0
,
4
,
8
],
[
12
,
16
,
20
]])
>> x[:, :,
1
]
array([[
1
,
5
,
9
],
[
13
,
17
,
21
]])
>> x[:, :,
2
]
array([[
2
,
6
,
10
],
[
14
,
18
,
22
]])
>> x[:, :,
3
]
array([[
3
,
7
,
11
],
[
15
,
19
,
23
]])
|
也即在对 np.arange(24)(0, 1, 2, 3, ..., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） 。
reshpae，是数组对象中的方法，用于改变数组的形状.
二维数组 。
|
1
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|
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import
numpy as np
a
=
np.array([
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
])
print
a
d
=
a.reshape((
2
,
4
))
print
d
|
三维数组 。
|
1
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|
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import
numpy as np
a
=
np.array([
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
])
print
a
f
=
a.reshape((
2
,
2
,
2
))
print
f
|
形状变化的原则是数组元素不能发生改变，比如这样写就是错误的，因为数组元素发生了变化.
|
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|
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import
numpy as np
a
=
np.array([
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
])
print
a
print
a.dtype
e
=
a.reshape((
2
,
2
))
print
e
|
注意：通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，假如更改一个数组的元素，另一个数组也将发生改变.
|
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|
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import
numpy as np
a
=
np.array([
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
])
print
a
e
=
a.reshape((
2
,
4
))
print
e
a[
1
]
=
100
print
a
print
e
|
python中reshape函数参数-1的意思 。
|
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|
a
=
np.arange(
0
,
60
,
10
)
>>>a
array([
0
,
10
,
20
,
30
,
40
,
50
])
>>>a.reshape(
-
1
,
1
)
array([[
0
],
[
10
],
[
20
],
[
30
],
[
40
],
[
50
]])
|
如果写成a.reshape(1,1)就会报错 。
valueerror:cannot reshape array of size 6 into shape (1,1) 。
|
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|
>>> a
=
np.array([[
1
,
2
,
3
], [
4
,
5
,
6
]])
>>> np.reshape(a, (
3
,
-
1
))
# the unspecified value is inferred to be 2
array([[
1
,
2
],
[
3
,
4
],
[
5
,
6
]])
|
-1表示我懒得计算该填什么数字，由python通过a和其他的值3推测出来.
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# 下面是两张2*3大小的照片(不知道有几张照片用-1代替)，如何把所有二维照片给摊平成一维
>>> image
=
np.array([[[
1
,
2
,
3
], [
4
,
5
,
6
]], [[
1
,
1
,
1
], [
1
,
1
,
1
]]])
>>> image.shape
(
2
,
2
,
3
)
>>> image.reshape((
-
1
,
6
))
array([[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
],
[
1
,
1
,
1
,
1
,
1
,
1
]])
|
以上这篇对numpy中轴与维度的理解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/u014082714/article/details/75946302 。
最后此篇关于对numpy中轴与维度的理解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于对numpy中轴与维度的理解的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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