np.stack(a,axis=0) # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) np.stack(a,axis=1) # array([[1, 4], # [2, 5], # [3, 6]]) #可以看出axis=0是把原来的元素按照横轴的方式排列,axis=1是把原先元素按照纵轴排列 # 更多的例子 a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] np...
以np.stack((a,b),axis=0)为例,数组a是array([1, 2, 3])的形状是(3,),数组b是array([10, 10, 10])的形状是(3,),由于axis=0,所以新增的维(轴)出现在第0维(轴)的位置得到形状假设为(x,3)的数组,而数组a和数组b是2个数组进行堆叠,则第0维(轴)上的形状数值x应当为2,所以最终的返回数组形...
np.hstack():在水平方向上平铺 import numpy as np arr1=np.array([1,2,3]) arr2=np.array([4,5,6])printnp.vstack((arr1,arr2))printnp.hstack((arr1,arr2)) a1=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) a2=np.array([[7,8],[9,10],[11,12]])printa1printa2printnp.hstack((a1,...
10,11,12]>>>print("a=",a)>>>print("b=",b)>>>print("c=",c)>>>print("增加一维,新维度的下标为0")>>>d=np.stack((a,b,c),axis=0)>>>print(d)>>>print("增加一维,新维度的下标为1")>>>d=np.stack((a,b,c),axis=1)>>>print(d)...
一、stack堆叠 stack()返回一个Series, 需要通过reset_index()进行重置索引。 使用语法: DataFrame.stack(level=-1, dropna=True) 单索引 # 构建测试集importpandasaspdimportnumpyasnp df_size =10df = pd.DataFrame({'a': np.random.rand(df_size),'b': np.random.rand(df_size),'c': np.random.ra...
import numpy as np np.atleast_1d([1]) np.atleast_2d([1]) np.atleast_3d([1]) 2.7 类型转变 在numpy 中,还有一系列以 as 开头的方法,它们可以将特定输入转换为数组,亦可将数组转换为矩阵、标量,ndarray 等。如下: asarray(a,dtype,order):将特定输入转换为数组。asanyarray(a,dtype,order):将特...
import numpy as np a = np.arange(10) s = slice(2,7,2) # 从索引 2 开始到索引 7 停止,间隔为2 print (a[s]) 输出结果为: [2 4 6] 以上实例中,我们首先通过 arange() 函数创建 ndarray 对象。 然后,分别设置起始,终止和步长的参数为 2,7 和 2。
np.reshape函数会返回一个新的reshape数组,原数组不会被改变。等价用法:数组名.reshape(shape, order='C'),newshape=-1,则会将数组变成一维。 arr.reshape((2,3,4)) array([[[-1. , -0.5, 0. , 0.5], [ 1. , 1.5, 2. , 2.5],
importnumpyasnp# 创建一维数组a1=np.array([1,2,3,4,5])# 查看数组形状print(a1.shape)# 输出数组print(a1) 从上图可以看出,输出的形状数组不是想象中的(5,1),这代表一维数组只有一个维度,不确定是行的个数是5还是列数为5,我们可以采用reshape函数将其任意变换为行数为5、列数为1的数组,或者行数为...