关于Numpy中数组维度的理解
作者:huahuahuahhhh
一、数组中的各个维度表示的是什么?
为了便于理解,用单位体表示,剥去一层中括号后,得到的数据。
1. 以二维数组为例
import numpy as np np.random.seed(0) arr2 = np.random.randint(0,9,size=(4,3)) print(arr2)
[[5 0 3]
[3 7 3]
[5 2 4]
[7 6 8]]
这个二维数组,总共有两层中括号。在剥去最外层的中括号后,是4个长度为3的一维数组: [5 0 3],[3 7 3],[5 2 4],[7 6 8] 。拿任意一个单位体举例,如 [5 0 3] ,剥去中括号,是3个单位体 5,0,3 .
2. 以3维数组举例
arr2 = np.random.randint(0,9,size=(2,4,3))
[[[5 0 3]
[3 7 3]
[5 2 4]
[7 6 8]][[8 1 6]
[7 7 8]
[1 5 8]
[4 3 0]]]
这个三维数组,总共有三层中括号。在剥去最外层的中括号后,是2个(4,3)的数组(绿色方框表示的):
后面就和二维数组的表示方法相同。 数组剥去最外层中括号后,得到的单位体的个数表示第0个维度( axis=0 )的大小,次外层就是第二个维度( axis=1 )的大小,以此类推。
二、数组中按维度计算
二维数组中按维度求和
arr.sum(axis=0)
数组是尺寸是(4,3),按第0个维度求和后,维度为 (3,)
arr.sum(axis=1)
维数组按维度求和
1 axis=0
数组是尺寸是(2,4,3),按第0个维度求和后,维度为 (4,3) .两个(4,3)的矩阵,对应位置上的元素求和。 剥去最外层中括号后的单位体上对应元素求和
2 axis=1
过程: 数组是尺寸是(2,4,3),剥去最外层的中括号,是两个单位体(4,3)——最外层单位体。两个单位体再剥去一层中括号,得到4个(3,)的数组——次外层单位体。每个最外层单位体内的次外层单位体上相应位置的元素分别相加。 尺寸是(2,4,3)按 axis=1 相加后,得到的结果的尺寸是 (2,3)
3 axis=2
依照上面的做法,axis=?就将中括号剥到第几层,然后对应位置上的元素相加。
过程: 数组是尺寸是(2,4,3),剥去最外层的中括号,是两个单位体(4,3)——最外层单位体。两个单位体再剥去一层中括号,得到4个(3,)的数组——次外层单位体。4个单位体再剥去最外层的中括号,得到3个次次单位体——标量。
axis = 2 print('*'*10,' axis = %a'%(axis),'*'*10)# 这种格式输出方式 print(arr.sum(axis=axis))
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