x[:, None] + x[None, :] 这样可以很优雅地获得列向量+行向量的结果(划重点:优雅～): array([[0, 1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]]) 参考 ^1https://numpy.org/doc/1.22/user/basics.indexing.html?highligh...
这是比较基本的一种Indexing method,可以通过整数、slice object(即[start:stop:step]对象)、Ellipsis、newaxis来做Indexing,在slice object中,start、stop、step的值都可以为正值或者负值,也都可以省略,省略之后用的是默认值,start的默认值是最小开始,stop的默认值是最大结束,step的默认值是1。 先来看通过整数来作...
能够从一维数组中生成二位数组列向量的两个操作是使用命令reshape重排和newaxis建立新索引: 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...
一旦你的数组中有了数据,NumPy 就能以非常巧妙的方式轻松地提供它们: 除了「花式索引(fancy indexing)」外,上面给出的所有索引方法都被称为「view」:它们并不存储数据,也不会在数据被索引后发生改变时反映原数组的变化情况。 所有包含花式索引的方法都是可变的:它们允许通过分配来修改原始数组的内容,如上所示。这一...
A convenient alias for None, useful for indexing arrays. 也就是说,numpy.newaxis是None的别名,在索引数组时有用。而文档紧接着给的例子也特别直接: 第一句newaxis is None , is None 。。。 官方这么直白,这下不用我多说,你也知道None是什么意思了吧?None就是newaxis,也就是建立一个新的索引维度。其实...
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...
为了获取 NumPy 数组中的数据,另一种超级有用的方法是布尔索引(boolean indexing),它支持使用各类逻辑运算符: any 和 all 的作用与在 Python 中类似,但不会短路。 不过要注意,这里不支持 Python 的「三元比较」,比如 3<=a<=5。 如上所示,布尔索引也是可写的。其两...
为了获取 NumPy 数组中的数据,另一种超级有用的方法是布尔索引(boolean indexing),它支持使用各类逻辑运算符: any 和 all 的作用与在 Python 中类似,但不会短路。 不过要注意,这里不支持 Python 的「三元比较」,比如 3<=a<=5。 如上所示,布尔索引也是可写的。其两...
A convenient alias for None, useful for indexing arrays. 也就是说,numpy.newaxis是None的别名,在索引数组时有用。而文档紧接着给的例子也特别直接: 第一句newaxis is None , is None 。。。 官方这么直白,这下不用我多说,你也知道None是什么意思了吧?None就是newaxis,也就是建立一个新的索引维度。其实...
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...