transposed_arr = arr.transpose(1, 0, 2) # 结果形状为 (4, 2, 2) print(transposed_arr.shape) # 输出: (4, 2, 2) 通过这些示例,可以清楚地看到swapaxes和transpose在处理多维数组时的不同效果。 下面我们看一下原始代码: import numpy as np array_3d=np.arra
np.ceil(): # 向上最接近的整数,参数是 number 或 array np.floor(): # 向下最接近的整数,参数是 number 或 array np.rint(): # 四舍五入,参数是 number 或 array np.isnan(): # 判断元素是否为 NaN(Not a Number),参数是 number 或 array,返回布尔矩阵 np.multiply(arr1, arr2): # 对应元素...
A （1d array）：3 B （1d array）：4 #维度尺寸不匹配 A （2d array）： 2x1 B （3d a...
importnumpyasnp# 创建一个2D数组arr_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])# 先展平,然后重塑为3Darr_3d=arr_2d.flatten().reshape(2,3,2)print("Original 2D array from numpyarray.com:")print(arr_2d)print("\nFlattened and reshaped 3D array:")print(arr_3d) Python...
In [28]: arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) In [29]: arr Out[29]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) In [32]: arr.transpose((1, 0, 2)) Out[32]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10,...
transpose:交换数组的维度。 flatten:将多维数组转换为一维数组。 优势 高效操作:Numpy的数组操作比纯Python实现快得多,因为Numpy是在底层用C语言实现的。 丰富的功能:提供数学函数、统计函数、线性代数运算等。 类型 创建3D数组的基本方法包括使用numpy.array()函数,传入一个列表或数组列表,每个内部列表表示数组的一维...
例如,对于一个3D数组arr,可以使用arr.transpose((2, 1, 0))来将第1个维度变为第3个维度,第2个维度变为第2个维度,第3个维度变为第1个维度。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 创建一个3D数组 arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [...
transpose函数的axes参数允许你指定需要转置的轴。例如,对于一个三维数组,如果你想交换第一个轴和第三个轴,你可以将axes参数设置为(2, 0, 1)。 python import numpy as np # 创建一个三维numpy数组 arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) # 使用transpose函数交换第一...
>>> np.reshape(a, newshape=(1, 6), order='C')array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]])a是要重塑的数组,前面定义过。newshape是您想要的新数组的维数。您可以指定一个整数或整数元组。如果您指定一个整数,则结果将是该长度的数组。形状应与原始形状兼容。order...
array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) arr2 = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) arr2 Out[13]: array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5]) np.ones_like(arr2) Out[14]: array([1., 1., 1., 1., 1.]) np.zeros_like(arr2) ...