print(sum(range(5),-1)) 9 from numpy import * print(sum(range(5),-1)) 10 #numpy.sum(a, axis=None) 27. 考虑一个整数向量Z,下列表达合法的是哪个? (★☆☆) (提示:这里还有“位运算符”) Z**Z True 2 << Z >> 2 False Z <- Z True 1j*Z True #复数 Z/1/1 True ZZ False ...
18. 创建一个 5x5的矩阵,并设置值1,2,3,4落在其对角线下方位置 (★☆☆) (提示: np.diag) Z = np.diag(1+np.arange(4),k=-1)print(Z) 19. 创建一个8x8 的矩阵,并且设置成棋盘样式 (★☆☆) (提示: array[::2]) Z = np.zeros((8,8),dtype=int) Z[1::2,::2] = 1 Z[::2,...
numpy.rollaxis(arr, axis, start) 其中: arr:输入数组 axis:要向后滚动的轴,其它轴的相对位置不会改变 start:默认为零,表示完整的滚动。会滚动到特定位置。 import numpy as np a = np.arange(8).reshape(2,2,2) print(a) print(np.rollaxis(a,2)) print(np.rollaxis(a,2,1)) [[[0 1] [2 ...
2.numpy.expand_dims 函数通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状。该函数需要两个参数: –numpy.expand_dims(arr, axis) – 其中: • arr:输入数组 • axis:新轴插入的位置 import numpyasnp x = np.array(([1,2], [3,4])) print(x) y = np.expand_dims(x, axis=0) print(y) print(x....
下面开始从axis=0,axis=1这两个例子开始,深入透彻的理解numpy中axis的用法。 axis = 0表示对最外层[]里的最大单位块做块与块之间的运算,同时移除最外层[]: a= np.array([1,2,3]) a.sum(axis = 0) >>>6 123 因为只有一层[],所以直接对这一层里的最大单位快1,2,3做运算; ...
[ 1 5 9 13] [ 2 6 10 14] [ 3 7 11 15]] 注:ndarray.T 的使用方法与其类似,这里就不再赘述 numpy.rollaxis() 该方法表示沿着指定的轴,向后滚动至一个特定位置,格式如下: numpy.rollaxis(arr, axis, start) 参数说明: arr:要传入的数组 ...
这里的-1参数表示reshape自动计算第二个维度上的数组长度,None在方括号中充当np.newaxis的快捷方式,该快捷方式在指定位置添加了一个空axis。 因此,NumPy中总共有三种类型的向量:一维数组,二维行向量和二维列向量。这是两者之间显式转换的示意图: 根据规则,一维数组被隐式解释为二维行向量,因此通常不必在这两个数组之...
其方法如下:numpy.swapaxes(a, axis1, axis2) a:数组。 axis1:需要交换的轴1位置。 axis2:需要与轴1 交换位置的轴 1位置。importnumpy as np a= np.arange(10).reshape((1,2, 5))print(a.shape, np.swapaxes(a, 0, 2).shape)'''(1, 2, 5) (5, 2, 1)'''#将0对应的1,与2对应的5...
sum(axis=(-2,-1)) print(sum) # solution by flattening the last two dimensions into one # (useful for functions that don't accept tuples for axis argument) sum = A.reshape(A.shape[:-2] + (-1,)).sum(axis=-1) print(sum) [[72 80 48 56] [51 63 65 54] [46 67 54 43]...
1pip install numpy #py2 2pip3 install numpy #py3 用法则是: 1import numpy as np # 一般as为np来操作 常用用法总结 1.Array基本信息以及生成各种常见Array基本操作生成Array,得到对应的基本信息: 1import numpy as np 2 3array = np.array([[1, 2, 3], ...