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对numpy中shape的深入理解

发布时间:2018-06-15 10:12:52 作者:by_study

今天小编就为大家分享一篇对numpy中shape的深入理解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

环境:Windows, Python2.7

一维情况:

<span style="font-size:14px;">>>> import numpy as np 
>>> a = np.array([2,3,33]) 
>>> a 
array([ 2 3 33 ]) 
>>> print a 
[ 2 3 33 ] 
>>> a.shape 
(3, )</span> 

一维情况中array创建的可以看做list(或一维数组),创建时用()和[ ]都可以,多维也一样,两种方法创建后的输出显示结果也相同,这里使用[ ]进行创建

输出a的shape会显示一个参数,就是这个list中元素个数

创建时也可以直接使用np.zeros([1]),这样会创建全0的list,或者np.ones([1]),不需要我们输入数据,见下图:

<span style="font-size:14px;">>>> a = np.zeros([1]) 
>>> b = np.ones([1]) 
>>> print a 
[ 0. ] 
>>> print b 
[ 1. ]</span> 

二维情况:

<span style="font-size:14px;">>>> a = np.array([[2,2,2],[3,3,3]]) 
>>> print a 
[[ 2 2 2 ] 
 [ 3 3 3 ]] 
>>> a.shape 
(2, 3)</span> 

二维情况中array创建的可以看做二维数组(矩阵),注意创建时需要使用2个[ ],输出a的shape显示的(2,3)相当于有2行,每行3个数,使用np.ones创建结果如下:

<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([2, 3]) >>> print a [[ 1. 1. 1. ] [ 1. 1. 1. ]]</span>

多维情况:

多维情况统一使用np.ones进行创建,先看三维情况:

<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([1,1,1]) 
>>> print a 
[[[ 1.]]] 
>>> a = np.ones([1,1,2]) 
>>> print a 
[[[ 1. 1.]]] 
>>> a = np.ones([1,2,1]) 
>>> print a 
[[[ 1.] 
 [ 1.]]] 
>>> a = np.ones([2,1,1]) 
>>> print a 
[[[ 1.]] 
 
 [[ 1.]]]</span> 

从上面的代码可以看出,三维情况创建时后面2个参数可以看做是创建二维数组,第1个参数看做创建的二维数组的个数,所以创建时输入的参数为2,3,2时,就相当于创建了2个3行2列的二维数组,如下:

<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([2,3,2]) 
>>> print a 
[[[ 1. 1.] 
 [ 1. 1.] 
 [ 1. 1.]] 
 
 [[ 1. 1.] 
 [ 1. 1.] 
 [ 1. 1.]]]</span> 

然后看四维情况:

<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([1,1,1,1]) 
>>> print a 
[[[[ 1.]]]] 
>>> a = np.ones([1,1,1,2]) 
>>> print a 
[[[[ 1. 1.]]]] 
>>> a = np.ones([1,1,2,1]) 
>>> print a 
[[[[ 1.] 
 [ 1.]]]] 
>>> a = np.ones([1,2,1,1]) 
>>> print a 
[[[[ 1.]] 
 
 [[ 1.]]]] 
>>> a = np.ones([2,1,1,1]) 
>>> print a 
[[[[ 1.]]] 
 
 
 [[[ 1.]]]]</span> 

从上面代码可以看出:四维时将第一个参数设置为2和第二个参数设置为2时,输出结果中间的空行数量不同,我把它理解成先创建1行1列的二维数组[[ 1. ]],然后按照第2个参数打包这样的二维数组,如果第二个参数是2,则打包2个2维数组变成[[[ 1. ]],[[ 1. ]]](小包),然后按照第1个参数再打包这样的包,如果第一个参数是2,则变成[[[[ 1. ]], [[ 1. ]]], [[[ 1. ]], [[ 1. ]]]](大包),就是下面的结果:

<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([2,2,1,1]) 
>>> print a 
[[[[ 1.]] 
 
 [[ 1.]]] 
 
 
 [[[ 1.]] 
 
 [[ 1.]]]]</span> 

四维以上的结果也是这么理解~输出中区分参数用空行~

然后来看一下特定输出:

>>> import numpy as np
>>> m = np.ones([2,3,2,3])
>>> print m
[[[[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]
 [[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]
 [[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]]
 [[[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]
 [[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]
 [[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]]]
>>> print m[1,:,:,:]
[[[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]
 [[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]
 [[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]]
>>> print m[:,1,:,:]
[[[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]
 [[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]]
>>> print m[:,:,1,:]
[[[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]
 [[ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]
 [ 1. 1. 1.]]]
>>> print m[:,:,:,1]
[[[ 1. 1.]
 [ 1. 1.]
 [ 1. 1.]]
 [[ 1. 1.]
 [ 1. 1.]
 [ 1. 1.]]]

前面print m很好理解~

然后print m[1,:,:,:],:代表默认值(就是一开始你输入时指定的值),这句代码相当于输出2个包中的第1个包(从0开始计数),这个包里面有3个小包,小包里面是2*3的二维数组,所以结果就是上面的~

然后print m[:,1,:,:],相当于输出2个大包,每个大包输出第1个小包,小包里面是2*3的二维数组

然后print m[:,:,1,:],相当于输出2个大包,每个大包输出3个小包,小包里面是二维数组的第1行

然后print m[:,:,:,1],相当于输出2个大包,每个大包输出3个小包,小包里面是1*2的二维数组

其他结果可以自己去试试~

总结:采用np.array()创建时需要几个维度就要用几个[ ]括起来,这种创建方式要给定数据;采用np.ones()或np.zeros()创建分别产生全1或全0的数据,用a.shape会输出你创建时的输入,创建时输入了几个维度输出就会用几个[ ]括起来,shape的返回值是一个元组,里面每个数字表示每一维的长度

以上这篇对numpy中shape的深入理解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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