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对numpy中轴与维度的理解
脚本专栏 2024/9/28 佚名
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NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the same type, indexed by a tuple of positive integers. In NumPy dimensions are called axes. The number of axes is rank.

For example, the coordinates of a point in 3D space [1, 2, 1] is an array of rank 1, because it has one axis. That axis has a length of 3. In the example pictured below, the array has rank 2 (it is 2-dimensional). The first dimension (axis) has a length of 2, the second dimension has a length of 3.

[[ 1., 0., 0.],
 [ 0., 1., 2.]]

ndarray.ndim

数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩

 X = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4))
  # 也即 2 行 3 列的 4 个平面（plane）
 X
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]]])

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。

shape(x)

(2,3,4)

shape(x)[0]

2

或者

x.shape[0]

2

再来分别看每一个平面的构成：

 X[:, :, 0]
array([[ 0, 4, 8],
    [12, 16, 20]])
 X[:, :, 1]
array([[ 1, 5, 9],
    [13, 17, 21]])
 X[:, :, 2]
array([[ 2, 6, 10],
    [14, 18, 22]])
 X[:, :, 3]
array([[ 3, 7, 11],
    [15, 19, 23]])

也即在对 np.arange(24)(0, 1, 2, 3, ..., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向）

reshpae，是数组对象中的方法，用于改变数组的形状。

二维数组

#!/usr/bin/env python 
# coding=utf-8 
import numpy as np 
 
a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 
print a 
d=a.reshape((2,4)) 
print d

对numpy中轴与维度的理解

三维数组

#!/usr/bin/env python 
# coding=utf-8 
import numpy as np 
 
a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 
print a 
f=a.reshape((2, 2, 2)) 
print f

对numpy中轴与维度的理解

形状变化的原则是数组元素不能发生改变，比如这样写就是错误的，因为数组元素发生了变化。

#!/usr/bin/env python 
# coding=utf-8 
import numpy as np 
 
a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 
print a 
print a.dtype 
e=a.reshape((2,2)) 
print e

对numpy中轴与维度的理解

注意：通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，假如更改一个数组的元素，另一个数组也将发生改变。

#!/usr/bin/env python 
# coding=utf-8 
import numpy as np 
 
a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 
print a 
e=a.reshape((2, 4)) 
print e 
a[1]=100 
print a 
print e

对numpy中轴与维度的理解

Python中reshape函数参数-1的意思

a=np.arange(0, 60, 10)
>a
array([0,10,20,30,40,50])
>a.reshape(-1,1)
array([[0],
[10],
[20],
[30],
[40],
[50]])

如果写成a.reshape(1,1)就会报错

ValueError:cannot reshape array of size 6 into shape (1,1)

> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
> np.reshape(a, (3,-1)) # the unspecified value is inferred to be 2
array([[1, 2],
    [3, 4],
    [5, 6]])

-1表示我懒得计算该填什么数字，由python通过a和其他的值3推测出来。

# 下面是两张2*3大小的照片(不知道有几张照片用-1代替)，如何把所有二维照片给摊平成一维
> image = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[1,1,1], [1,1,1]]])
> image.shape
(2, 2, 3)
> image.reshape((-1, 6))
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
    [1, 1, 1, 1, 1, 1]])

以上这篇对numpy中轴与维度的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。

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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/9/28

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苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

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。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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