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Numpy中array數(shù)組對象的儲(chǔ)存方式(n,1)和(n,)的區(qū)別

 更新時(shí)間:2023年04月04日 09:52:11   作者:旅途中的寬~  
本文主要介紹了Numpy中array數(shù)組對象的儲(chǔ)存方式(n,1)和(n,)的區(qū)別,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

之前一直傻傻分不清(n,1)和(n,)之間的區(qū)別,這里做一下總結(jié),希望度過此文章的小伙伴都能明白。

例如如果我們創(chuàng)建一個(gè)包含10個(gè)整型數(shù)的數(shù)組 a :

import numpy as np
a=np.arange(10)
a

結(jié)果為:

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

則 a 包含了一個(gè)數(shù)據(jù)緩沖區(qū),儲(chǔ)存成如下的樣子:

在這里插入圖片描述

a.shape

數(shù)據(jù)的維度為:(10,)

在這里,shape=(10,)意味著這個(gè)數(shù)組僅僅被一個(gè)索引支配:從0到9。從概念上講,假如我們使用這個(gè)單獨(dú)的索引給 a 打上標(biāo)簽,那么 a 將看起來像這樣:

在這里插入圖片描述

reshape一個(gè)數(shù)組的操作不會(huì)改變數(shù)據(jù)緩沖區(qū),而是創(chuàng)建一個(gè)新的解釋數(shù)據(jù)的視窗。

b=a.reshape((2,5))
b

結(jié)果為:

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

這樣我們的數(shù)據(jù)就會(huì)有兩個(gè)維度來控制,其中一個(gè)的范圍是從0到4,另一個(gè)的范圍是從5到9。

我們舉個(gè)例子,我們想要取出里面的1值,如何切片操作?

b[0,1]

總結(jié):

第一個(gè)形狀為(10,)的數(shù)組是一維數(shù)組。它的結(jié)構(gòu)應(yīng)該與此類似:a=[1,2,3,4,5]

第二個(gè)形狀為(10,1)。 類似于b=[[1],[2],[3],[4],[5]]

到此這篇關(guān)于Numpy中array數(shù)組對象的儲(chǔ)存方式(n,1)和(n,)的區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Numpy array數(shù)組對象(n,1)和(n,)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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