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  • python 数组或列表维度增加

    千次阅读 2019-01-16 10:53:00
    python 数组或列表维度增加 怎么把[1,2,3,4,5]变成[[1],[2],[3],[4],[5]]???     posted on 2019-01-16 10:53 蔡军帅_ACM 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏 ...

    python 数组或列表维度增加

    怎么把[1,2,3,4,5]变成[[1],[2],[3],[4],[5]]???

     

     

    posted on 2019-01-16 10:53 蔡军帅_ACM 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏
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  • python数组array多维度添加 如果array的Shape想从n∗mn*mn∗m变换成k∗n∗mk*n*mk∗n∗m,如下解决: a = np.array(data.loc[k:k + p-1]) a = a [np.newaxis, : , :]#增加一个维度 b = np.array(data.loc[k:k + p-1]...

    python数组array多维度添加

    如果array的Shape想从nmn*m变换成knmk*n*m,如下解决:

    a = np.array(data.loc[k:k + p-1])
    a = a [np.newaxis, : , :]#增加一个维度
    b = np.array(data.loc[k:k + p-1])
    b = b [np.newaxis, : , :]
    a = np.concatenate([a ,b] , axis=0)
    

    这样数组a转化成2个原来的a,维数也增加了

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  • python】numpy数组维度增减方法

    千次阅读 2019-12-17 11:23:02
    numpy数组的维度操作方法,np.expand_dims()增加维度,np.squeeze()压缩维度。

    使用np.expand_dims()为数组增加指定的轴,np.squeeze()将数组中的轴进行压缩减小维度。

    1.增加numpy array的维度

    在操作数组情况下,需要按照某个轴将不同数组的维度对齐,这时候需要为数组添加维度(特别是将二维数组变成高维张量的情况下)。numpy提供了expand_dims()函数来为数组增加维度:

    import numpy as np
    
    a = np.array([[1,2],[3,4]])
    a.shape
    print(a)
    >>>
    """
    (2L, 2L)
    [[1 2]
     [3 4]]
    """
    # 如果需要在数组上增加维度,输入需要增添维度的轴即可,注意index从零还是
    a_add_dimension = np.expand_dims(a,axis=0)
    a_add_dimension.shape
    >>> (1L, 2L, 2L)
    
    a_add_dimension2 = np.expand_dims(a,axis=-1)
    a_add_dimension2.shape
    >>> (2L, 2L, 1L)
    
    
    a_add_dimension3 = np.expand_dims(a,axis=1)
    a_add_dimension3.shape
    >>> (2L, 1L, 2L)
    

    2.压缩维度移除轴

    在数组中会存在很多轴只有1维的情况,可以使用squeeze函数来压缩冗余维度

    b = np.array([[[[5],[6]],[[7],[8]]]])
    b.shape
    print(b)
    >>>
    """
    (1L, 2L, 2L, 1L)
    array([[[[5],
             [6]],
    
            [[7],
             [8]]]])
    """
    
    b_squeeze = b.squeeze()
    b_squeeze.shape
    >>>(2L, 2L)   #默认压缩所有为1的维度
    
    
    b_squeeze0 = b.squeeze(axis=0)   #调用array实例的方法
    b_squeeze0.shape
    >>>(2L, 2L, 1L)
    
    b_squeeze3 = np.squeeze(b, axis=3)   #调用numpy的方法
    b_squeeze3.shape
    >>>(1L, 2L, 2L)
    
    https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.squeeze.html
    https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.expand_dims.html
    https://blog.csdn.net/lihanlun/article/details/79891676

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  • 增加数组维度 可以使用None(可以理解为New One)或者np.newaxis,老规矩举个例子: a = np.ones((2,2)) #shape为2X2 b = a[None, :, :] #shape为1X2X2,在前面增加了个维度 c = a[None, None, :, :]#shape为1X1X2X2,...

    增加数组维度

    可以使用None(可以理解为New One)或者np.newaxis,老规矩举个例子:

    a = np.ones((2,2))     #shape为2X2
    b = a[None, :, :]      #shape为1X2X2,在前面增加了个维度
    c = a[None, None, :, :]#shape为1X1X2X2,在前面增加了两个维度
    d = a[:, None, :]      #shape为2X1X2,在中间增加了一个维度
    e = a[:, :, None]      #shape为2X2X1,在后面增加了一个维度
    ##把None换成np.newaxis效果也相同
    

    减少矩阵的维度

    使用方法同上,把None换成0即可减去对应维度,再举一个例子:

    a = np.ones((1,2,3))   #shape为1X2X3
    b = a[0, :, :]         #shape为2X3
    b = a[:, 0, :]         #shape为1X3
    b = a[:, :, 0]         #shape为1X2
    
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  • Python之numpy数组维度扩展

    千次阅读 2020-08-15 13:20:09
    可以通过在切片中增加None或者np.newaxis实现,它们的作用就是在相应的位置上增加一个维度,在这个维度上只有一个元素。 在切片操作中np.newaxis和None等价: 实验 假设一个numpy数组如下: >>> import ...
  • 1.np,tensor互相转换 要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,...2.python增加矩阵维度 我们是可以看到从0轴 或者从1轴进行拓展的结果是不一样的。 3.张量的维度介绍: n阶张量则有n个[ ]了。 ...
  • 【numpy】数组增加一维(升维)小结

    千次阅读 2020-09-25 17:02:05
    本文主要对python数组增加维度进行简单小结 说明: 具体维度位置,可以自己进行调整 1. 正文 原始数据: import numpy as np arr = np.arange(6).reshape((2,3)) print(arr) print('原始的shape: ',arr.shape) ...
  • 形成目标数组的子数组最少增加次数方法:数组差分思路:代码:Python3:cpp:结果: leetcode1526. 形成目标数组的子数组最少增加次数 给你一个整数数组 target 和一个数组 initial ,initial 数组与 target 数组有...
  • python Numpy—— 数组array

    千次阅读 2018-02-27 13:25:40
    知乎:CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程好书:《python科学计算》1.np.newaxis 用于增加数组维度def test(): #增加维度 a = np.array(np.random.randint(1,10,10)) # 一维数组 print(a, a.shape) print...
  • newshape, order='C')flatflatten(order='C')ravel(a, order='C')翻转数组transpose(arr, axes)和.Trollaxis(arr, axis, start)swapaxes(arr, axis1, axis2)改变数据维度增加、删除)expand_dims(arr, axis)...
  • np.newaxis 可以帮助我们为数组增加一个新维度,比如说,将一个向量转换成列矩阵和行矩阵:首先导入numpyimport numpy as np后续代码如下:高维数组增加维度:增加维度也可以用np.expand_dims...
  • Python】numpy增加数组维度

    万次阅读 2019-04-08 16:54:07
    增加维度 (1)比如我们希望将两个二维数组在一个新的维度上拼接成一个三维数组,我们可以先利用newaxis构建出这个维度,然后再使用concatenate,vstack,hstack等方法。 a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np....
  • python-numpy-数组拼接

    2020-08-06 19:01:05
    append extend区别 1 extend 和 append 都只接受一个参数 2 extend 参数是个序列,而append参数可以是一个对象. ...二维:axis=0,增加行;axis=1增加列; 维度不变 axis=0指在第一个维度上拼接 np.concatenate
  • 文章目录数组的形状数组的连接 数组的形状 ...新增加一个维度 矩阵的转置 Tips:转置a矩阵自身不会变换 数组的连接 concatenate连接函数 按维度拼接(默认axis=0) 数组降维(拉平) ...
  • python numpy库中array的维度增加与降低

    千次阅读 2019-10-29 16:14:37
    由于两者维度不同,不能直接进行加减运算,需要进行维度增加或降低 维度增加 维度降低 http://www.cocoachina.com/articles/78933中详细介绍了,此处截取了一些重要的表述及结果 ...
  • python----数组升维降维

    千次阅读 2020-08-31 19:24:03
    一、numpy.array 增加维度 原文链接:https://blog.csdn.net/whyume/article/details/79900457?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute....
  • 1. 增加元素;2.查询;2.查询;3. 修改;4. 删除;分割切片;运 算;运 算;运 算;运 算;条件函数;矩 阵;1. 直接创建;2. 通过序列和数组转换;3.函数生成;1. 矩阵相乘矩阵点乘乘数;2. 矩阵求逆转置 ;1. 求矩阵元素;2. 求矩阵...
  • Python学习笔记--Numpy--Numpy 数组形状

    千次阅读 2018-04-03 14:32:46
    前者改变后会改变原来数组形状,后者不会newaxis 增加数组维数 根据插入位置的不同,可以返回不同形状的数组:squeeze 去除多余的轴 squeeze 返回一个将所有长度为1的维度去除的新数组a.transpose()a.T 数组...
  • numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度 np.newaxis放的位置不同,产生的新数组也不同 一维数组 x = np.random.randint(1, 8, size=5) x Out[48]: array([4, 6, 6, 6, 5]) x1 = x[np.newaxis, :] x1 ...
  • Python之数据处理

    2019-11-26 20:24:09
    创建数组二、查看数组维度和数据类型1.测试维度2.查看维度大小3.查看数组元素的数据类型4.修改元素数据类型三、数组元素的引用与运算Pandas一、Series二、DataFrame三、数据导入四、数据导出五、数据处理1.处理...
  • 但是它有转化成行/列向量的潜质(通过特定函数如unsqueeze增加维度)。 举个例子 x1 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5]) x2 = torch.unsqueeze(x1, dim=1) # 打印x1,x2的size print(x1.size()) # torch.Size([5]
  • 文章目录`Python原生语法与Numpy对比``Numpy的核心array对象以及创建array的方法``Numpy对数组按索引查询``Numpy的数学统计函数``Numpy怎样给数组增加一个维度` Python原生语法与Numpy对比 求数组元素的和: (1)...
  • python ,numpy 模块中 resize 和 reshape的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-07-09 10:18:06
    在numpy模块中,我们经常会使用resize 和 reshape,在具体使用中,通常是使用resize改变数组的尺寸大小,使用reshape用来增加数组维度。1.resize之前看到别人的博客说,resize没有返回值,其实这取决于你如何使用...
  • Python 中None的用法

    2020-08-02 08:11:21
    python中通过试用None增加原始数组的维度增加维度取决于None出现的位置。 例如对于一维数组t而言 t = np.arange(5) t tn2 = t[:,None] tn1 = t[None,:] print(t) print(tn2) print(tn1) 输出为 [0 1 ...
  • Python必备库------Numpy

    2019-08-31 20:59:27
    目录 如何利用Numpy对数列的前n项进行排序 用Numpy创建数组(Array) 创建数组 指定数据dtype 创建特定数据 创建指定数值数组 用reshape改变数据形状 用linspace创建线段形数据 ...增加维度 多矩阵合...

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