"color: #ff0000">1、ndarray的数据结构
2、ndarray的创建
numpy主要有以下几种方式创建数组。除此之外,其他过程也可能产生数组,比如:cv2.imread读取图片,返回数组。
np.array() # 传入类数组数据结构,list,tuple等,或者其他嵌套序列。返回的维度依据传入的数据而定 np.linspace() # 根据给定的间距生成等差序列,指定元素数量,返回一维数组 np.arange()# 根据给定的间距生成等差序列,指定步长。返回一维数组 np.ones() # 根据传入的shape,返回一个元素全是1的数组 np.zeros() # 根据传入的shape,返回一个元素全是0的数组 np.full() # 根据传入的shape和value,返回一个元素全是value的数组,比前面两个灵活 np.empty() # 根据传入的shape,返回一个元素全是随机化而不是空值的数组 np.genfromtxt() # 从文本文件读取生成一个数组
3、ndarray的抽象理解
先创建一个三个数组,一维、二维、三维。
arr1 = np.arange(3) arr1 array([0, 1, 2]) --------------------------------------------------------- arr2 = np.arange(9).reshape(3,3) arr2 array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) ---------------------------------------------------------- arr3 = np.arange(27).reshape(3,3,3) arr3 array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]]])
在python中的arr结构如上所示。我们将其形象化表示出来,如下图。
一维数组只有一个维度,也叫rank,只有一个axis轴,axis=0。
二维数组有两个维度,有两个axis轴,axis=0和1。
三维数组有三个维度,有三个axis轴,axis=0、1、2。
我们直接在三维上执行索引操作,来理解ndarray的排布。
arr3[1,2,1] 输出16
"htmlcode">
arr3[3,3,2]
4、ndarray的操作
"_blank" href="https://danzhuibing.github.io/py_numpy_ndarray.html" rel="external nofollow" >https://danzhuibing.github.io/py_numpy_ndarray.html
[2] https://www.geeksforgeeks.org/numpy-ndarray/
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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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更新日志
2024年09月21日
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