numpy中三維數(shù)組中加入元素后的位置詳解
今天做數(shù)據(jù)處理時(shí)，遇到了從三維數(shù)組中批量加入二維數(shù)組的需求。其中三維數(shù)組在深度學(xué)習(xí)的特征數(shù)據(jù)處理時(shí)經(jīng)常會(huì)使用到，所以讀者有必要對(duì)該小知識(shí)點(diǎn)做到清楚了解并掌握。現(xiàn)對(duì)三維數(shù)組中的元素位置結(jié)合代碼做詳細(xì)歸納總結(jié)，方便日后查閱和為網(wǎng)友答疑！
圖示效果圖：
直接貼代碼：
def test3D(): import numpy as np data_array = np.zeros((3, 5, 6), dtype=np.int) data_array[1, 2, 2] = 1 print(data_array)
介紹：通過(guò)np.zeros創(chuàng)建一個(gè)3行5列6個(gè)通道的三維數(shù)組，并給第二個(gè)通道的第一行第二列賦值1.
運(yùn)行結(jié)果圖：
分析： 有運(yùn)行結(jié)果可知，創(chuàng)建了六個(gè)通道，在深度學(xué)習(xí)中這六個(gè)通道相當(dāng)于六個(gè)Feature Map，對(duì)應(yīng)結(jié)果圖中的六列。
再向外看一層，共有三個(gè)塊，每個(gè)塊代表這個(gè)通道的第幾行數(shù)據(jù)。
每個(gè)塊里有五行數(shù)據(jù)，每一行代表每個(gè)通道的第幾列數(shù)據(jù)
所以，代碼中的賦值語(yǔ)句： data_array[1, 2, 2] = 1
表示為第2個(gè)通道，下標(biāo)從0開始，所以在圖中位置為第三列；第1行第2列，下標(biāo)從0開始，所以圖中表示第二個(gè)塊的第三行；即為圖中所示位置。
補(bǔ)充：三維數(shù)組的求和
多維數(shù)組的軸（axis=）是和該數(shù)組的size（或者shape）的元素是相對(duì)應(yīng)的；
>>> np.random.seed(123) >>> X = np.random.randint(0, 5, [3, 2, 2]) >>> print(X) [[[5 2] [4 2]] [[1 3] [2 3]] [[1 1] [0 1]]] >>> X.sum(axis=0) array([[7, 6], [6, 6]]) >>> X.sum(axis=1) array([[9, 4], [3, 6], [1, 2]]) >>> X.sum(axis=2) array([[7, 6], [4, 5], [2, 1]])
如果將三維數(shù)組的每一個(gè)二維看做一個(gè)平面（plane，X[0, :, :], X[1, :, :], X[2, :, :]），三維數(shù)組即是這些二維平面層疊（stacked）出來(lái)的結(jié)果。則（axis=0）表示全部平面上的對(duì)應(yīng)位置，（axis=1），每一個(gè)平面的每一列，（axis=2），每一個(gè)平面的每一行。
以上這篇numpy中三維數(shù)組中加入元素后的位置詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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