Gluon学习03-基础数据类型Ndarray

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本机环境介绍:

系统:Linuxmint

Python版本:Python3

1.API介绍

MxNet版本:1.2.0

API地址:https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/ndarray/ndarray.html

Ndarray在CPU/GPU上提供必要的张量操作,是一个多维的,固定大小的,同类型的矩阵.mxnet.ndarray与numpy.ndarray非常相似.

The NDArray class:

1.属性

shape/size/ndim/context/dtype

  1. import mxnet as mx 
  2. from mxnet import nd 
  3. import numpy as np 
  4. #数据的形状 
  5. >>> x = mx.nd.array([1, 2, 3, 4]) 
  6. >>> x.shape 
  7. (4L,) 
  8. >>> y = mx.nd.zeros((2, 3, 4)) 
  9. >>> y.shape 
  10. (2L, 3L, 4L) 
  12. #数据的多少 
  13. >>> import numpy as np 
  14. >>> x = mx.nd.zeros((3, 5, 2)) 
  15. >>> x.size 
  16. 30 
  17. >>> np.prod(x.shape) 
  18. 30 
  20. #数据的阶/秩 
  21. >>> x = mx.nd.array([1, 2, 3, 4]) 
  22. >>> x.ndim 
  23. 1 
  24. >>> x = mx.nd.array([[1, 2], [3, 4]]) 
  25. >>> x.ndim 
  26. 2 
  28. #数据所在的设备 
  29. >>> x = mx.nd.array([1, 2, 3, 4]) 
  30. >>> x.context 
  31. cpu(0) 
  32. >>> type(x.context) 
  34. >>> y = mx.nd.zeros((2,3), mx.gpu(0)) 
  35. >>> y.context 
  36. gpu(0) 
  38. #数据的类型 
  39. >>> x = mx.nd.zeros((2,3)) 
  40. >>> x.dtype 
  42. >>> y = mx.nd.zeros((2,3), dtype='int32') 
  43. >>> y.dtype 

2.转换

  1. #转为标量,形状必须是(1,) 
  2. >>> x = mx.nd.ones((1,), dtype='int32') 
  3. >>> x.asscalar() 
  4. 1 
  5. >>> type(x.asscalar()) 
  7. #复制 
  8. >>> x = mx.nd.ones((2,3)) 
  9. >>> y = x.copy() 
  10. >>> y.asnumpy() 
  11. array([[ 1., 1., 1.], 
  12. [ 1., 1., 1.]], dtype=float32) 

3.创建

  1. #通过自身API创建 
  2. >>> a=nd.arange((10)) 
  3. >>> a 
  4. [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.] 
  5. <NDArray 10 @cpu(0)> 
  7. >>> b=nd.zeros((2,3)) 
  8. >>> b 
  9. [[0. 0. 0.] 
  10. [0. 0. 0.]] 
  11. <NDArray 2x3 @cpu(0)> 
  13. >>> c=nd.ones((2,3,1)) 
  14. >>> c 
  15. [[[1.] 
  16. [1.] 
  17. [1.]] 
  18. [[1.] 
  19. [1.] 
  20. [1.]]] 
  21. <NDArray 2x3x1 @cpu(0)> 
  23. #通过list创建 
  24. >>> d=[6,5,4,3,2,1] 
  25. >>> e=nd.array(d) 
  26. >>> e 
  27. [6. 5. 4. 3. 2. 1.] 
  28. <NDArray 6 @cpu(0)> 

4.形状

  1. #转置 
  2. >>> x = mx.nd.arange(0,6).reshape((2,3)) 
  3. >>> x.asnumpy() 
  4. array([[ 0., 1., 2.], 
  5. [ 3., 4., 5.]], dtype=float32) 
  6. >>> x.T.asnumpy() 
  7. array([[ 0., 3.], 
  8. [ 1., 4.], 
  9. [ 2., 5.]], dtype=float32) 
  11. #改变形状 
  12. >>> x = mx.nd.arange(0,6).reshape(2,3) 
  13. >>> x 
  14. [[0. 1. 2.] 
  15. [3. 4. 5.]] 
  16. <NDArray 2x3 @cpu(0)> 
  18. >>> y = x.reshape(3,2) 
  19. >>> y 
  20. [[0. 1.] 
  21. [2. 3.] 
  22. [4. 5.]] 
  23. <NDArray 3x2 @cpu(0)> 
  25. #列多少不管,就明确是n行,列= (x.size/n)上整 
  26. >>> y = x.reshape(2,-1) 
  27. >>> y 
  28. [[0. 1. 2.] 
  29. [3. 4. 5.]] 
  30. <NDArray 2x3 @cpu(0)> 
  32. #只要一行 
  33. >>> y = x.reshape(-3) 
  34. >>> y 
  35. [0. 1. 2. 3. 4. 5.] 
  36. <NDArray 6 @cpu(0)> 
  37. >>>  

5.元素扩展

  1. #拼接,输入数组的唯独应该相同 
  2. x = [[1,1],[2,2]] 
  3. y = [[3,3],[4,4],[5,5]] 
  4. z = [[6,6], [7,7],[8,8]] 
  5. concat(x,y,z,dim=0) = [[ 1., 1.], 
  6. [ 2., 2.], 
  7. [ 3., 3.], 
  8. [ 4., 4.], 
  9. [ 5., 5.], 
  10. [ 6., 6.], 
  11. [ 7., 7.], 
  12. [ 8., 8.]] 

参考:

NDArray API

每日一学,争取进步03

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