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例子: a = 3 print np.squeeze(a) # 输出3 a = [3] print np.squeeze(a) # 输出3 a = [[3]] print np.squeeze(a) # 输出3 a = [3, 4] print np.squeeze(a) # 输出[3, 4] a = [[3, 4]] print np.squeeze(a) # 输出[3, 4] a = [[3, 4], 5] print np.squeeze(a) # 输出[list([3, 4]) 5] 变…
numpy.ravel(a, order='C') Return a flattened array numpy.chararray.flatten(order='C') Return a copy of the array collapsed into one dimension numpy.squeeze(a, axis=None) Remove single-dimensional entries from the shape of an array. 相同点: 将多维数组 降为 一维数组…
import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x) """x= [[[0] [1] [2]]] """ print(x.shape) # (1, 3, 1) x1 = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉 print(x1) # [0 1 2] print(x1.shape) # (3,)…
NumPy 数组操作: 1.修改数组形状 a.numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 在不改变数据的条件下修改形状 b.numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器 c.numpy.ndarray.flatten(self, order) 返回一份数组拷贝,对拷贝数组修改不会影响原数组 d.numpy.ravel(a, order='C') 展开数组元素,顺序通常是 "C 风格",返回的是数组视图,即修改会影响原始数组 import…
  周末码一文,明天见矩阵- 其实Numpy之类的单讲特别没意思,但不稍微说下后面说实际应用又不行,所以大家就练练手吧 代码裤子: https://github.com/lotapp/BaseCode 在线编程: https://mybinder.org/v2/gh/lotapp/BaseCode/master 在线地址: http://github.lesschina.com/python/ai/numpy 1.数组定义.常见属性 ¶ 引入一下 Numpy模块, Numpy的数组使用可以查看一…
(1)NumPy - 切片和索引 l  ndarray对象中的元素遵循基于零的索引. 有三种可用的索引方法类型: 字段访问,基本切片和高级索引. l  基本切片 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展.切片只是返回一个观图. l  如果一个ndarray是非元组序列,数据类型为整数或布尔值的ndarray,或者至少一个元素为序列对象的元组,我们就能够用它来索引ndarray.高级索引始终返回数据的副本. 有两种类型的高级索引:整数和布尔值. 整数索引实例 import numpy as n…
Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr,…
NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开…
""" Numpy 数组操作 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 """ import numpy as np ''' numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=…
train_set_x_orig, train_set_y, test_set_x_orig, test_set_y, classes = load_dataset()train_set_x_orig -- 一组图片 plt.imshow(train_set_x_orig[index]) -- 展示出第index图片 train_set_y[:, index] -- 取出train_set_y结果值中的第index的e的-z次方 np.exp(-z) 创建一个二维数组,其中要用两个括号w = n…