,以np.zeros((1,3,4))为例,嵌套1层,层内3行4列;
array([[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0.,...0.]]])
(1,1,3,4)相比(1,3,4),增加一维,多嵌套一层:
array([[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0.,...,样本与标签都是一一对应的关系,使用花式索引能够轻松的解决。...尚不知具体原因):
这个写法又有一种补救(2023-5-16):
d = np.arange(12)
print(d.reshape(3,4)[[0,2]])
要用花式索引,不要让reshape方法‘’单着...arr = np.random.randn(4,4)# 4*4随机矩阵
利用8.1.11提到的where函数,实现值替换,举个例子,将正数替换为5,负数为-5:
arr = np.where(arr>0,5