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  • numpy数组shape相关

    2020-10-25 23:22:47
    numpy数组shape相关操作数组变形通过numpy.ndarray.shape查看、修改数组形状通过numpy.ndarray.flat获取数组的一维迭代器通过numpy.ndarray.flatten([order='C']) 将获取数组一维数组的副本(返回的是拷贝)通过...

    数组变形

    通过numpy.ndarray.shape查看、修改数组形状

    查看:

     x = np.array([1, 2, 9, 4, 5, 6, 7, 8])
    	print(x.shape)  # (8,)
    

    修改:

    x.shape = [2, 4]
    print(x)
    # [[1 2 9 4]
    #  [5 6 7 8]]
    

    通过numpy.ndarray.flat获取数组的一维迭代器

    通过numpy.ndarray.flat获取数组的以为迭代器后即可完成通过for等操作遍历数组或修改数组等
    for循环遍历数组:

    x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
                  [16, 17, 18, 19, 20],
                  [21, 22, 23, 24, 25],
                  [26, 27, 28, 29, 30],
                  [31, 32, 33, 34, 35]])
    y = x.flat
    print(y)
    # <numpy.flatiter object at 0x0000020F9BA10C60>
    for i in y:
        print(i, end=' ')
    # 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
    
    

    通过迭代器修改数组:

    y[3] = 0
    print(end='\n')
    print(x)
    # [[11 12 13  0 15]
    #  [16 17 18 19 20]
    #  [21 22 23 24 25]
    #  [26 27 28 29 30]
    #  [31 32 33 34 35]]
    
    

    通过numpy.ndarray.flatten([order=‘C’]) 将获取数组一维数组的副本(返回的是拷贝)

    order:‘C’ – 按行,‘F’ – 按列,‘A’ – 原顺序,‘k’ – 元素在内存中的出现顺序

    x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
                  [16, 17, 18, 19, 20],
                  [21, 22, 23, 24, 25],
                  [26, 27, 28, 29, 30],
                  [31, 32, 33, 34, 35]])
    y = x.flatten()
    print(y)
    # [11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
    #  35]
    
    y[3] = 0
    print(x)
    # [[11 12 13 14 15]
    #  [16 17 18 19 20]
    #  [21 22 23 24 25]
    #  [26 27 28 29 30]
    #  [31 32 33 34 35]]
    
    x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
                  [16, 17, 18, 19, 20],
                  [21, 22, 23, 24, 25],
                  [26, 27, 28, 29, 30],
                  [31, 32, 33, 34, 35]])
    
    y = x.flatten(order='F')
    print(y)
    # [11 16 21 26 31 12 17 22 27 32 13 18 23 28 33 14 19 24 29 34 15 20 25 30
    #  35]
    
    y[3] = 0
    print(x)
    # [[11 12 13 14 15]
    #  [16 17 18 19 20]
    #  [21 22 23 24 25]
    #  [26 27 28 29 30]
    #  [31 32 33 34 35]]
    

    通过numpy.ravel(a, order=‘C’) 将获取数组一维数组(order='C’返回的是视图,order='F’返回的是拷贝)

    order=‘C’

    x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
                  [16, 17, 18, 19, 20],
                  [21, 22, 23, 24, 25],
                  [26, 27, 28, 29, 30],
                  [31, 32, 33, 34, 35]])
    y = np.ravel(x)
    print(y)
    # [11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
    #  35]
    
    y[3] = 0
    print(x)
    # [[11 12 13  0 15]
    #  [16 17 18 19 20]
    #  [21 22 23 24 25]
    #  [26 27 28 29 30]
    #  [31 32 33 34 35]]
    

    order=‘F’

    x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
                  [16, 17, 18, 19, 20],
                  [21, 22, 23, 24, 25],
                  [26, 27, 28, 29, 30],
                  [31, 32, 33, 34, 35]])
    
    y = np.ravel(x, order='F')
    print(y)
    # [11 16 21 26 31 12 17 22 27 32 13 18 23 28 33 14 19 24 29 34 15 20 25 30
    #  35]
    
    y[3] = 0
    print(x)
    # [[11 12 13 14 15]
    #  [16 17 18 19 20]
    #  [21 22 23 24 25]
    #  [26 27 28 29 30]
    #  [31 32 33 34 35]]
    

    numpy.reshape(a, newshape[, order=‘C’]) 改变数组形状(视图)

    reshape()函数当参数newshape = [rows,-1]时,将根据行数自动确定列数

    x = np.arange(12)
    y = np.reshape(x, [3, 4])
    print(y.dtype)  # int32
    print(y)
    # [[ 0  1  2  3]
    #  [ 4  5  6  7]
    #  [ 8  9 10 11]]
    
    y = np.reshape(x, [3, -1])
    print(y)
    # [[ 0  1  2  3]
    #  [ 4  5  6  7]
    #  [ 8  9 10 11]]
    
    y = np.reshape(x,[-1,3])
    print(y)
    # [[ 0  1  2]
    #  [ 3  4  5]
    #  [ 6  7  8]
    #  [ 9 10 11]]
    

    当参数newshape = -1时,表示将数组降为一维

    x = np.random.randint(12, size=[2, 2, 3])
    print(x)
    # [[[11  9  1]
    #   [ 1 10  3]]
    # 
    #  [[ 0  6  1]
    #   [ 4 11  3]]]
    y = np.reshape(x, -1)
    print(y)
    # [11  9  1  1 10  3  0  6  1  4 11  3]
    

    数组转置

    numpy.transpose(a, axes=None)

    x = np.random.rand(5, 5) * 10
    x = np.around(x, 2)
    print(x)
    # [[6.74 8.46 6.74 5.45 1.25]
    #  [3.54 3.49 8.62 1.94 9.92]
    #  [5.03 7.22 1.6  8.7  0.43]
    #  [7.5  7.31 5.69 9.67 7.65]
    #  [1.8  9.52 2.78 5.87 4.14]]
    y = x.T
    print(y)
    # [[6.74 3.54 5.03 7.5  1.8 ]
    #  [8.46 3.49 7.22 7.31 9.52]
    #  [6.74 8.62 1.6  5.69 2.78]
    #  [5.45 1.94 8.7  9.67 5.87]
    #  [1.25 9.92 0.43 7.65 4.14]]
    

    numpy.ndarray.T Same as self.transpose(), except that self is returned if self.ndim < 2.

    y = np.transpose(x)
    print(y)
    # [[6.74 3.54 5.03 7.5  1.8 ]
    #  [8.46 3.49 7.22 7.31 9.52]
    #  [6.74 8.62 1.6  5.69 2.78]
    #  [5.45 1.94 8.7  9.67 5.87]
    #  [1.25 9.92 0.43 7.65 4.14]]
    

    增减维度

    通过numpy.newaxis增加维度

    x = np.array([1, 2, 9, 4, 5, 6, 7, 8])
    print(x.shape)  # (8,)
    print(x)  # [1 2 9 4 5 6 7 8]
    
    y = x[np.newaxis, :]
    print(y.shape)  # (1, 8)
    print(y)  # [[1 2 9 4 5 6 7 8]]
    
    y = x[:, np.newaxis]
    print(y.shape)  # (8, 1)
    print(y)
    # [[1]
    #  [2]
    #  [9]
    #  [4]
    #  [5]
    #  [6]
    #  [7]
    #  [8]]
    

    通过numpy.squeeze(a, axis=None)删除维度

    numpy.squeeze(a, axis=None) 从数组的形状中删除单维度条目,即把shape中为1的维度去掉。
    a表示输入的数组;
    axis用于指定需要删除的维度,但是指定的维度必须为单维度,否则将会报错;

    x = np.array([[[0], [1], [2]]])
    print(x.shape)  # (1, 3, 1)
    print(x)
    # [[[0]
    #   [1]
    #   [2]]]
    
    y = np.squeeze(x)
    print(y.shape)  # (3,)
    print(y)  # [0 1 2]
    
    y = np.squeeze(x, axis=0)
    print(y.shape)  # (3, 1)
    print(y)
    # [[0]
    #  [1]
    #  [2]]
    
    y = np.squeeze(x, axis=2)
    print(y.shape)  # (1, 3)
    print(y)  # [[0 1 2]]
    
    y = np.squeeze(x, axis=1)
    # ValueError: cannot select an axis to squeeze out which has size not equal to one
    

    数组拼接

    numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0, out=None) 按现有维度拼接

    x,y在原来的维度上进行拼接:

    x = np.array([1, 2, 3])
    y = np.array([7, 8, 9])
    z = np.concatenate([x, y])
    print(z)
    # [1 2 3 7 8 9]
    
    z = np.concatenate([x, y], axis=0)
    print(z)
    # [1 2 3 7 8 9]
    
    x = np.array([1, 2, 3]).reshape(1, 3)
    y = np.array([7, 8, 9]).reshape(1, 3)
    z = np.concatenate([x, y])
    print(z)
    # [[ 1  2  3]
    #  [ 7  8  9]]
    z = np.concatenate([x, y], axis=0)
    print(z)
    # [[ 1  2  3]
    #  [ 7  8  9]]
    z = np.concatenate([x, y], axis=1)
    print(z)
    # [[ 1  2  3  7  8  9]]
    
    

    numpy.stack(arrays, axis=0, out=None) 增加新的维度进行拼接

    x = np.array([1, 2, 3]).reshape(1, 3)
    y = np.array([7, 8, 9]).reshape(1, 3)
    z = np.stack([x, y])
    print(z.shape)  # (2, 1, 3)
    print(z)
    # [[[1 2 3]]
    #
    #  [[7 8 9]]]
    
    z = np.stack([x, y], axis=1)
    print(z.shape)  # (1, 2, 3)
    print(z)
    # [[[1 2 3]
    #   [7 8 9]]]
    
    z = np.stack([x, y], axis=2)
    print(z.shape)  # (1, 3, 2)
    print(z)
    # [[[1 7]
    #   [2 8]
    #   [3 9]]]
    

    vstack(tup)、hstack(tup)

    numpy.vstack(tup) -> numpy.stack(arrays, axis=0)
    numpy.hstack(tup) -> numpy.stack(arrays, axis=1)

    x = np.array([1, 2, 3]).reshape(1, 3)
    y = np.array([7, 8, 9]).reshape(1, 3)
    z = np.vstack((x, y))
    print(z.shape)  # (2, 3)
    print(z)
    # [[1 2 3]
    #  [7 8 9]]
    
    z = np.concatenate((x, y), axis=0)
    print(z.shape)  # (2, 3)
    print(z)
    # [[1 2 3]
    #  [7 8 9]]
    
    z = np.hstack((x, y))
    print(z.shape)  # (1, 6)
    print(z)
    # [[ 1  2  3  7  8  9]]
    
    z = np.concatenate((x, y), axis=1)
    print(z.shape)  # (1, 6)
    print(z)
    # [[1 2 3 7 8 9]]
    

    数组拆分

    numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0)

    numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) Split an array into multiple sub-arrays as views into ary.

    x = np.array([[11, 12, 13, 14],
                  [16, 17, 18, 19],
                  [21, 22, 23, 24]])
    y = np.split(x, [1, 3])
    print(y)
    # [array([[11, 12, 13, 14]]), array([[16, 17, 18, 19],
    #        [21, 22, 23, 24]]), array([], shape=(0, 4), dtype=int32)]
    
    y = np.split(x, [1, 3], axis=1)
    print(y)
    # [array([[11],
    #        [16],
    #        [21]]), array([[12, 13],
    #        [17, 18],
    #        [22, 23]]), array([[14],
    #        [19],
    #        [24]])]
    

    vsplit(ary, indices_or_sections)、hsplit(ary, indices_or_sections)

    vsplit(ary, indices_or_sections) -> numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0)
    hsplit(ary, indices_or_sections) -> numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=1)

    x = np.array([[11, 12, 13, 14],
                  [16, 17, 18, 19],
                  [21, 22, 23, 24]])
    y = np.vsplit(x, 3)
    print(y)
    # [array([[11, 12, 13, 14]]), array([[16, 17, 18, 19]]), array([[21, 22, 23, 24]])]
    
    y = np.split(x, 3)
    print(y)
    # [array([[11, 12, 13, 14]]), array([[16, 17, 18, 19]]), array([[21, 22, 23, 24]])]
    
    x = np.array([[11, 12, 13, 14],
                  [16, 17, 18, 19],
                  [21, 22, 23, 24]])
    y = np.hsplit(x, 2)
    print(y)
    # [array([[11, 12],
    #        [16, 17],
    #        [21, 22]]), array([[13, 14],
    #        [18, 19],
    #        [23, 24]])]
    
    y = np.split(x, 2, axis=1)
    print(y)
    # [array([[11, 12],
    #        [16, 17],
    #        [21, 22]]), array([[13, 14],
    #        [18, 19],
    #        [23, 24]])]
    

    数组复制

    numpy.tile(A, reps)

    Construct an array by repeating A the number of times given by reps.
    根据reps矩阵来对指定维度复制的次数

    x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    print(x)
    # [[1 2]
    #  [3 4]]
    
    y = np.tile(x, (1, 3))
    print(y)
    # [[1 2 1 2 1 2]
    #  [3 4 3 4 3 4]]
    
    y = np.tile(x, (3, 1))
    print(y)
    # [[1 2]
    #  [3 4]
    #  [1 2]
    #  [3 4]
    #  [1 2]
    #  [3 4]]
    
    y = np.tile(x, (3, 3))
    print(y)
    # [[1 2 1 2 1 2]
    #  [3 4 3 4 3 4]
    #  [1 2 1 2 1 2]
    #  [3 4 3 4 3 4]
    #  [1 2 1 2 1 2]
    #  [3 4 3 4 3 4]]
    

    numpy.repeat(a, repeats, axis=None)

    numpy.repeat(a, repeats, axis=None) Repeat elements of an array.

    • axis=0,沿着y轴复制,实际上增加了行数。
    • axis=1,沿着x轴复制,实际上增加了列数。
    • repeats,可以为一个数,也可以为一个矩阵。
    • axis=None时就会flatten当前矩阵,实际上就是变成了一个行向量
    x = np.repeat(3, 4)
    print(x)  # [3 3 3 3]
    
    x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    y = np.repeat(x, 2)
    print(y)
    # [1 1 2 2 3 3 4 4]
    
    y = np.repeat(x, 2, axis=0)
    print(y)
    # [[1 2]
    #  [1 2]
    #  [3 4]
    #  [3 4]]
    
    y = np.repeat(x, 2, axis=1)
    print(y)
    # [[1 1 2 2]
    #  [3 3 4 4]]
    
    y = np.repeat(x, [2, 3], axis=0)
    print(y)
    # [[1 2]
    #  [1 2]
    #  [3 4]
    #  [3 4]
    #  [3 4]]
    
    y = np.repeat(x, [2, 3], axis=1)
    print(y)
    # [[1 1 2 2 2]
    #  [3 3 4 4 4]]
    
    展开全文
  • numpy 数组shape()

    2020-07-27 17:22:28
    # t1 一维数组 t1 = np.arange(12) print(t1,t1.shape) # 查看数组的形状 print(t1.shape) # t1 二维数组 t2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(t2,t2.shape) # t3 三维数组 t3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]...
    import numpy as np
    
    # t1 一维数组
    t1 = np.arange(12)
    print(t1,t1.shape)
    
    # 查看数组的形状
    print(t1.shape)
    
    # t1 二维数组
    t2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    print(t2,t2.shape)
    
    # t3 三维数组
    t3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
    print(t3,t3.shape)
    
    # 结果
    [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11] (12,)
    (12,)
    [[1 2 3]
     [4 5 6]] (2, 3)
    [[[ 1  2  3]
      [ 4  5  6]]
     [[ 7  8  9]
      [10 11 12]]] (2, 2, 3)
    
    
    t4 = np.arange(12)
      ...: print(t4,t4.shape)
    [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11] (12,)
    t4.reshape((3,4))
    Out[4]: 
    array([[ 0,  1,  2,  3],
           [ 4,  5,  6,  7],
           [ 8,  9, 10, 11]])
    t5 = np.arange(24).reshape((2,3,4))
      ...: print(t5)
    [[[ 0  1  2  3]
      [ 4  5  6  7]
      [ 8  9 10 11]]
     [[12 13 14 15]
      [16 17 18 19]
      [20 21 22 23]]]
    
    #  一维数组转化为三维数组
    t5 = np.arange(24).reshape((2,3,4))
    print(t5)
    
    [[[ 0  1  2  3]
      [ 4  5  6  7]
      [ 8  9 10 11]]
     [[12 13 14 15]
      [16 17 18 19]
      [20 21 22 23]]]
    
    
    #  t5 三维数组转化为一维数组
    t5.reshape((24,))
    
    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])
    
    
    #  t5 三维数组转化为二维数组
    t5.reshape((24,1))
    
    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]])
    
    
    #  t5 三维数组转化为二维数组
    t5.reshape((1,24))
    
    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]])
    
    # 当数组t5的维数未知时,可采用shape属性的数组结果下标来计算t5的元素个数转化为一维数组
    t6 = t5.reshape((t5.shape[0]*t5.shape[1]*t5.shape[2],))
    print(t6)
    
    [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
    
    #  当数组t5的维数未知时,可采用flatten()转化为一维数组
    t5.flatten()
    
    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])
    

     

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  • numpy多维数组shape的理解

    千次阅读 2019-03-29 15:43:51
    想了很多都没有找到简明的描述,找规律的话,大家一看就明白了 (2,3) 表示两个一维数组,每个一维数组长度为3...(2,3,4,5) 表示两个三维数组,每个三维数组有3个二维数组,每个二维数组有4个一维数组,一维数组长度为5 ...

    想了很多都没有找到简明的描述,找规律的话,大家一看就明白了

    • (2,3) 表示两个一维数组,每个一维数组长度为3
    • (2,3,4) 表示两个二维数组,每个二维数组有3个一维数组,每个一维数组长度为4
    • (2,3,4,5) 表示两个三维数组,每个三维数组有3个二维数组,每个二维数组有4个一维数组,一维数组长度为5
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    在keras/keras/engine/training.pydef standardize_input_data(data, names, shapes=None,

    check_batch_dim=True,

    exception_prefix=''):

    ...

    # check shapes compatibility

    if shapes:

    for i in range(len(names)):

    ...

    for j, (dim, ref_dim) in enumerate(zip(array.shape, shapes[i])):

    if not j and not check_batch_dim:

    # skip the first axis

    continue

    if ref_dim:

    if ref_dim != dim:

    raise Exception('Error when checking ' + exception_prefix +

    ': expected ' + names[i] +

    ' to have shape ' + str(shapes[i]) +

    ' but got array with shape ' +

    str(array.shape))

    与错误进行比较

    ^{pr2}$

    所以它比较(None, 192)和(192, 1),并跳过第一个轴;即比较192和{}。如果array有形状(n, 192),它可能会通过。在

    因此,基本上,生成(192,1)形状,而不是(1,192)或可广播的(192,)是导致错误的原因。在

    我将keras添加到标记中,假设这是问题模块。在

    搜索其他keras标记为SO的问题:

    我对keras的了解还不足以理解答案,但它不仅仅是简单地重塑输入数组。在

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空空如也

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数组shape