a = np.array([1,2,3,4,5]) b = a.reshape(-1,1) a+b 返回的是一个 5*5 的矩阵 b.矩阵的加法必须是行列相同 a = np.matrix(np.array([[1,2,3],[2,1,3]])); a.T 表示转置 a.I 表示逆矩阵 c.对应元素相乘用 multiple ,矩阵相乘可直接写,但行和列要相等 1. 2. 3. 4. 5. ...
self.offset = np.transpose(np.reshape(np.array( #reshape之后再转置,变成7*7*2的三维数组[np.arange(self.cell_size)] * self.cell_size * self.boxes_per_cell), (self.boxes_per_cell, self.cell_size, self.cell_size)), (1, 2, 0)) 其中的self.cell_size=7,self.boxes_per_cell=2,那么...
ones_array = np.ones((2, 2)) # 创建一个2x2的全一数组 random_array = np.random.rand(4, 4) # 创建一个4x4的随机数组 数组操作 NumPy支持对数组进行多种操作,包括数组的切片、索引、形状修改等: # 数组切片 sub_array = array_from_list[1:4] # 提取从索引1到3的元素 数组形状修改 reshaped_a...
ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (3,3) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 上面的例子都是先创建一个Python序列,然后通过array函数将其转换为数组,这样做显然效率不高。
sub_array = b[:, 1:3] # 获取所有行的第二到第三列 数组形状和维度 可以使用shape属性查看或修改数组的形状,使用reshape()方法重塑数组: c = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) c.shape = (2, 3) # 修改数组形状为2x3 d = c.reshape((3, 2)) # 重塑为3x2数组 ...
arr = np.array([1,2,3])print(arr) AI代码助手复制代码 结果是: [1 2 3] AI代码助手复制代码 知识点扩展: Python中NumPy基础使用 ndarray(以下简称数组)是numpy的数组对象,需要注意的是,它是同构的,也就是说其中的所有元素必须是相同的类型。其中每个数组都有一个shape和dtype。
contiguous array指的是数组在内存中存放的地址也是连续的(注意内存地址实际是一维的)。 2维数组arr = np.arange(12).reshape(3,4)。数组结构如下 在内存里中实际存储如下: arr是C order的,在内存是行优先的。如果想要向下移动一列,则需要跳过3个块(例如,从0到4只需要跳过1,2和3)。
A = np.arange(1,5).reshape(2,2) A array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.arange(0,4).reshape(2,2) B array([[0, 1], [2, 3]]) np.multiply(A,B) #数组对应元素位置相乘 array([[ 0, 2], [ 6, 12]]) 1.2 矩阵场景 ...
a = np.array ([9, 8, 7, 6, 5, ]) a[1:4:2] –> array([8, 6]) : a[起始编号:终止编号(不含): 步长] 多维数组索引 a = np.arange(24).reshape((2, 3, 4)) a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号, 各个维度的编号用逗号分隔 ...
python的array数组中,常用函数有一个函数有锁种用法,根据返回参数的不同,保留数组中不同的值,那就是np.unique函数。本文介绍python中np.unique的两种使用方法:1、对于一维数组或者列表去重并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表;2、返回新列表元素在旧列表中的位置,并以列表形式储存在s中。