在二维空间中,需要用两个轴表示,numpy中规定为axis 0和axis 1,空间内的数可以理解为平面空间上的离散点(x iii,y jjj)。 在三维空间中,需要用三个轴才能表示清楚,在二维空间的基础上numpy中又增加了axis 2,空间内的数可以理解为立方体空间上的离散点(x iii,y jjj,z kkk)。 Python中可以用numpy中的ndim和...
在正确理解Numpy中的数组拼接、合并操作之前,有必要认识下维度和轴的概念: ndarray(多维数组)是Numpy处理的数据类型。多维数组的维度即为对应数据所在的空间维度,1维可以理解为直线空间,2维可以理解为平面空间,3维可以理解为立方体空间。 轴是用来对多维数组所在空间进行定义、描述的一组正交化的直线,根据数学惯例可以...
Numpy中提供了concatenate,append, stack类(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack),r_和c_等类和函数用于数组拼接的操作。 各种函数的特点和区别如下标: concatenate 提供了axis参数,用于指定拼接方向 append 默认先ravel再拼接成一维数组,也可指定axis stack 提供了axis参数,用于生成新的维度 hstack...
在二维空间中,需要用两个轴表示,numpy中规定为axis 0和axis 1,空间内的数可以理解为平面空间上的离散点(x iii,y jjj)。 在三维空间中,需要用三个轴才能表示清楚,在二维空间的基础上numpy中又增加了axis 2,空间内的数可以理解为立方体空间上的离散点(x iii,y jjj,z kkk)。 Python中可以用numpy中的ndim和...