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  • LabVIEW的创建多维数组

    2021-01-19 23:05:52
    创建多维数组首先要在一维数组基础上修改维数。修改数组维数通常有以下几种方法。  (1)改变索引框大小来增减维数。将光标移至索引号四周,出现改变大小的箭头,单击鼠标拖动箭头改变索引号框的大小和索引号的...
  • 创建多维数组

    2016-03-18 16:47:53
    3种方法: (1)利用索引生成数组; (2)利用函数(randn...(3)利用cat函数生成多维数组 (1)索引法 >> A = rand(3) %创建3阶随机数组 A = 0.9649 0.9572 0.1419 0.1576 0.4854 0.4218 0.9706 0.80

    3种方法:

    (1)利用索引生成数组;

    (2)利用函数(randn、ones和zeros)生成数组

    (3)利用cat函数生成多维数组


    (1)索引法

    
    >> A = rand(3)      %创建3阶随机数组
    
    A =
    
        0.9649    0.9572    0.1419
        0.1576    0.4854    0.4218
        0.9706    0.8003    0.9157

    (2)利用函数(randn、ones和zeros)生成数组

    1. randn()利用随机正态分布randn函数创建多维数组

    >> A = randn(3,4)         %创建3行4列的多维数组
    
    A =
    
       -1.1480    2.5855   -0.0825   -1.7947
        0.1049   -0.6669   -1.9330    0.8404
        0.7223    0.1873   -0.4390   -0.8880

            2. ones()


    >> A = ones(3,4)
    
    A =
    
         1     1     1     1
         1     1     1     1
         1     1     1     1

             3. zeros()


    >> A = zeros(3,4)
    
    A =
    
         0     0     0     0
         0     0     0     0
         0     0     0     0

    (3) 利用cat函数生成数组

    cat(dim,A1,A2,...)将一系列的数组沿特定的维连接成一个数组

    A1,A2,...为要连接的数组,dim为连接到第几维

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  • 今天就针对多维数组展开来写博客numpy其一部分功能如下:1.ndarray,是具有矢量算术运算且节省空间的多维数组。2.可以用于对整组的数据快速进行运算的辨准数学函数。3.能够用于读写磁盘数据的工具以及用于操作系统...

    1786375-20200309001715482-265372455.png

    NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,

    支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

    今天就针对多维数组展开来写博客

    numpy其一部分功能如下:

    1.ndarray,是具有矢量算术运算且节省空间的多维数组。

    2.可以用于对整组的数据快速进行运算的辨准数学函数。

    3.能够用于读写磁盘数据的工具以及用于操作系统内存映射的工具。

    1786375-20200309001759848-1877466606.png

    NumPy它本身其实没有提供很高级别的数据分析功能,NumPy之于数值计算特别重要的原因之一,

    就是因为它能够高效的处理大数组的数据。

    这是因为:

    1.NumPy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他的Python内置对象。

    2.NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要Python的for循环。

    NumPy的ndarray:一种多维数组对象

    1786375-20200309000441512-2026026081.png

    对数组进行数学运算

    1786375-20200309000521023-279078398.png

    可以看到data的值实际是没有改变的,输出的结果只是临时结果而已。

    ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的所有元素必须是相同类型的。

    每个数组都有一个shape(形状)和一个dtype(数据类型)。

    查看ndarray的shape和dtype:

    1786375-20200309000637120-1924388668.png

    创建ndarray

    创建数组最简单的办法就是使用array函数。

    它接受一切序列型的对象(包括其它数组),然后产生一个新的含有传入数据的NumPy数组。

    1786375-20200309000736521-2103328057.png

    除np.array之外,还有一些函数也可以新建数组。

    比如,zero和ones分别可以创建指定长度或形状的全0或全1数组。

    empty可以用来创建一个没有任何具体指的数组。

    要用这些方法创建多维数组,只需要传入一个表示形状的元组即可:

    1786375-20200309000859764-600056722.png

    arange是Python内置函数range的数组版:

    1786375-20200309000948017-14582856.png

    以下是一些数组创建函数。

    由于NumPy关注的是数值计算

    因此,如果没有特别指定,数据类型基本都是float64(浮点数)。

    1786375-20200309001028696-701606574.png

    通过astype转变一个数组的dtype

    如果将浮点数转换成整数,则小数部分将会被截除。

    如果某字符串数组表示的全是数字,也可以用astype将其转换为数值形式。

    调用astype总会创建一个新的数组(一个数据的备份),即使新的dtype与旧的dtype相同。

    1786375-20200309001109427-92918081.png

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  • nusoap 创建多维数组

    2014-08-15 16:08:38
    nusoap 创建多维数组 ,WebserviceStudio20 测试通过
  • 此实例解释了new动态创建多维数组的用法,还有包涵了多维数组指针的用法···
  • NumPy 创建多维数组

    千次阅读 2017-12-12 21:01:43
    NumPy 创建多维数组 arange 函数创建的数组作为列表元素,把这个列表作为参数传给 array 函数,从而创建了一个 2 × 2 的数组,而且没有出现任何报错信息。 Example 1 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-...

    NumPy 创建多维数组

    arange 函数创建的数组作为列表元素,把这个列表作为参数传给 array 函数,从而创建了一个 2 × 2 的数组,而且没有出现任何报错信息。

    Example 1

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # Yongqiang Cheng
    
    from __future__ import absolute_import
    from __future__ import print_function
    from __future__ import division
    
    import os
    import sys
    
    sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + '/..')
    current_directory = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    
    import numpy as np
    # import tensorflow as tf
    import cv2
    import time
    
    print(16 * "++--")
    print("current_directory:", current_directory)
    
    # Beginning with NumPy fundamentals
    #
    # Demonstrates the dtype and shape attributes of ndarray.
    
    m = np.array([np.arange(2), np.arange(2)])
    
    print("In: m")
    print(m)
    # Out:
    # array([[0, 1],
    #       [0, 1]])
    print()
    
    print("In: m.shape")
    print(m.shape)
    # Out: (2, 2)
    print()
    
    print("In: m.dtype")
    print(m.dtype)
    # Out: dtype('int64')
    

    /usr/bin/python2.7 /home/strong/tensorflow_work/R2CNN_Faster-RCNN_Tensorflow/yongqiang.py --gpu=0
    ++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--++--
    current_directory: /home/strong/tensorflow_work/R2CNN_Faster-RCNN_Tensorflow
    In: m
    [[0 1]
     [0 1]]
    
    In: m.shape
    (2, 2)
    
    In: m.dtype
    int64
    
    Process finished with exit code 0
    

    array 函数可以依据给定的对象生成数组。给定的对象应是类数组,如 Python 中的列表。在上面的例子中,我们传给 array 函数的对象是一个 NumPy 数组的列表。像这样的类数组对象是 array 函数的唯一必要参数,其余的诸多参数均为有默认值的可选参数。

    Example 2

    strong@foreverstrong:~$ python
    Python 2.7.12 (default, Nov 20 2017, 18:23:56) 
    [GCC 5.4.0 20160609] on linux2
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> import numpy as np
    >>> m = np.array([np.arange(2), np.arange(2)])
    >>> m
    array([[0, 1],
           [0, 1]])
    >>> m.shape
    (2, 2)
    >>> m.dtype
    dtype('int64')
    >>> exit()
    strong@foreverstrong:~$
    

    references
    [1] (印尼) Ivan Idris (伊德里斯) 著, 张驭宇 译. Python数据分析基础教程:NumPy学习指南 (第2版) [M]. 北京:人民邮电出版社, 2014. 1-226
     

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    立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/24708/278804?utm_source=blogtoedu

    怎么判断矩阵的维数?  MATLAB是有二维数组合成多为数组

     一个三维数组由行、列和页三维组成,其中每一页包含一个由行和列构成的二维数组。

    A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]

    A =

         1     2     3
         4     5     6
         7     8     9

    rank(A)     

    ans =

         2

    //或者

    ndims(A)

    ans =

         2

    用于查看矩阵的维数

     

    多维数组(2维以上)创建方法

    1  用索引生成多维数组

    A=[5 3 4;3 4 5;6 4 2];      创建一个二维数组扩展

    A(:,:,2)=[1 2 3 ;3 4 5 ; 4 2 4];       注:冒号代表所有

    A(:,:,3)=5;  

    上面的代码先生成一个二维数组作为三维数组的第一页,然后通过数组直接索引,添加第二页、第三页。

    size(A) 

    3*3*3     的3维数组

    继续扩展

    A (:,:,1,2)=[1 2 3 ; 3 4 5; 2 4 5];

    A(:,:,2,2)=[ 2 3 4; 2 3 4; 3 2 4;];

    size(A)   3*3*3*2  的4维数组

    2  利用标准数组函数创建多维数组

    A=zeros(4,3,2) 生成一个4行3列2页的三维全0数组,ones,rand和randn等函数有相似的用法

    A=ones (3,3,2)

    B=rand(2,4,3)   均匀分布

    randn(2,4,3)     正态分布

    C=repmat (3,[2,4,3])  //   C=repmat(3,size(B))

    关于  repmat  函数

    A=ones(3,6)

    repmat(A,[1 1 3])      % repmat写出类似reshape的repmat(C,1,1,3)将显示出错

    注意:repmat是通过数组复制创建多维数组的,上面的代码即是将数组C在行维和列维分别复制一次,然后再页维复制三次得到3×6×3的三维数组。

     

     

    3  用  cat 函数生成多维数组

     

    B=cat (3,[2 4;2 3],[2 1;3 4])

    size(B)

    a=zeros(2);

    b=ones(2);

    c=repmat(2,2,2);

    D=cat(3,a,b,c)%创建三维数组

    D=cat(4,a,b,c)  %创建4维数组

    D(:,1,:,:)      %查看第一列的数据。

    size(D)     %可以知道数组D的具体维数。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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空空如也

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创建多维数组