numpy.array()和numpy.stack(..., axis=0)在某些情况下可以产生相同的结果,但它们的功能和使用场景是不同的。 基础概念 numpy.array(): 这是一个用于创建数组的基本函数。 它可以将列表、元组或其他序列类型转换为numpy数组。 不指定轴(axis)参数,因为它直接创建一个新的一维或多维数组。
np.sum(a, axis = 0) 我得到结果:6,这是为什么呢?我不应该得到array([1, 2, 3])吗? 正在发生的一切是 numpy 在第一个(第 0 个)轴和唯一的轴上求和。考虑以下: In [2]: a = np.array([1, 2, 3]) In [3]: a.shape Out[3]: (3,) In [4]: len(a.shape) # number of dimensions...
In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) #axis= 0 对a的横轴进行操作,在运算的过程中其运算的方向表现为纵向运算 In [4]: a.sum(axis = 0) Out[4]: array([12, 15, 18, 21]) #a...
arr.sum(axis=2) array([[ 6, 22], [38, 54]]) 如果一个多维数组的 shape 是 (a1, a2, a3, a4), 那么延轴0计算最后的数组shape 是 (a2, a3, a4), 延轴1计算最后的数组shape是 (a1, a3, a4) 对于多维数组,numpy对轴的编号是先行后列,由外向内!最外面的括号代表着 axis=0,依次往里的括号...
numpy库中横轴、纵轴 axis 参数实例详解: In[1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]:array([[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11]]) #axis=0对a的横轴进行操作,在运算的过程中其运算的方向表现为纵向运算 ...
axis=0时,numpy.stack将一个列表的形态为shape的张量arrays堆叠成一个形态为(len(arrays),)+shape的张量 import numpy as np # 4个同形态(shape)的张量 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.array([[7,8,9],[10,11,12]]) c = np.array([[13,14,15],[16,17,18]]) d = np...
下面是一个示例,展示了如何在numpy中使用axis参数去掉某个轴。 importnumpyasnp# 创建一个三维数组arr=np.arange(24).reshape((2,3,4))print("原始数组:")print(arr)# 去掉轴0和轴2new_arr=np.delete(arr,(0,2),axis=(0,2))print("删除轴0和轴2后的数组:")print(new_arr) ...
maxindex = 0 i = 0 for tmp in a: if tmp > a[maxindex]: maxindex = i i += 1 print(maxindex) 二、参数理解 1.一维数组 import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1]) print(np.argmax(a)) 当没有指定axis的时候,默认是0.所以最后输出的是4(也就是表示第四维值最大...
(有人将ndim属性叫维度,将axis叫轴,我还是习惯将axis称之为维度,axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子 下面是一个二维数组的列子: In [1]:importnumpyasnp In [2]: x = np.random.randint(0,9, (2,3)) In [3]: x Out[3]: array([[0,8,6], ...
NumPy是用Python进行数据分析时不可缺少的数值计算包,而axis参数经常出现在这个包中的许多方法中。 先看一个例子: In [54]: arr = np.random.randn(5,4) In [55]: arr.sum(axis=0) Out[55]: array([-0.78235764, -0.05712849, -3.87703455,1.51758567]) ...