应该是2D数组，但得到的是1D数组: array=[1 3 5 6 7 8 9]？ - 腾讯云开发者社区

([[[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]], [[ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11...2, 3), dtype=int32, numpy= array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]], [[ 6, 7, 8],...再举一些例子加深理解： [ ] A：(2d array): 5 x 4 [ ] B：(1d array): 1 [ ] Result：(2d array): 5 x 4 ---- [ ] A：(2d array...): 5 x 4 [ ] B：(1d array): 4 [ ] Result：(2d array): 5 x 4 ---- [ ] A：(3d array): 15 x 3 x 5 [ ] B：(3d...---- [ ] A (2d array): 2 x 1 [ ] B (3d array): 8 x 4 x 3 5 范数范数是泛函分析中的概念，指的是一种更宽泛的长度（距离）概念，只要满足非负、

2K2 0

Java输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。

return arrSort; } } 学会用Arrays.sort([ ]) 用法和copyOf([ ],赋值的长度...) Arrays.fill(array, from_index, to_index); 也要学会.fill 不包含to_index

6114 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】

最外面的维度将有 4 个数组，每个数组包含 3 个元素： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12...我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组中的 4 个元素，但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组，因为这将需要 3x3 = 9 个元素。...实例将 8 个元素的 1D 数组转换为 2x2 元素的 3D 数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr...实例迭代以下 3-D 数组的元素： import numpy as np arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11,...实例每遍历 2D 数组的一个标量元素，跳过 1 个元素： import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) for

1571 0

NumPy的广播机制

尽管该技术是为NumPy开发的，但它在其他数值计算库中也得到了更广泛的应用，例如深度学习框架TensorFlow和Pytorch。...(4d array): 8 x 1 x 6 x 1B (3d array): 7 x 1 x 5Result (4d array): 8 x 7 x 6 x 5A...(2d array): 5 x 4B (1d array): 1Result (2d array): 5 x 4A (2d array): 15 x 3 x 5B...(1d array): 15 x 1 x 5Result (2d array): 15 x 3 x 5再来看一些不能进行broadcast的例子：A (1d array): 3B (1d array...): 4 # 最后一维（trailing dimension）不匹配A (2d array): 2 x 1B (3d array): 8 x 4 x 3（倒数第二维不匹配）

1.9K4 0

Numpy 修炼之道（7）—— 形状操作

>>> a.ravel() # 进行平铺 array([ 6., 7., 2., 0., 6., 2., 0., 9., 3., 9., 3., 8.]) >>> a.reshape...(2, 6) # 重塑成 2x6 array([[ 6., 7., 2., 0., 6., 2.], [ 0., 9., 3., 9., 3., 8.]]) >>> a.T...9., 3., 8.]]) >>> a.resize(2, 6) >>> a array([[ 6., 7., 2., 0., 6., 2.], [ 0., 9., 3....对于2D数组来说，使用hstack和column_stack 效果一样，对于1D数组来说，column_stack 会将1D数组作为列堆叠到2D数组中： >>> from numpy import newaxis...# 水平切成3等份 [array([[ 9., 3., 4., 1.], [ 1., 2., 8., 1.]]), array([[ 0., 0., 6., 7.],

9873 0

NumPy之:理解广播

比如表示颜色的256x256x3 数组，可以和一个一维的3个元素的数组相乘： Image (3d array): 256 x 256 x 3 Scale (1d array):...3 Result (3d array): 256 x 256 x 3 相乘的时候，维度中元素个数是1的会被拉伸到和另外一个维度中的元素个数一致： A (4d array): 8 x 1 x...6 x 1 B (3d array): 7 x 1 x 5 Result (4d array): 8 x 7 x 6 x 5 上面的例子中，第二维的1被拉伸到7，第三维的1被拉伸到...还有更多的例子： B (1d array): 1 Result (2d array): 5 x 4 A (2d array): 5 x 4 B (1d array...x 3 x 5 下面是不匹配的例子： A (1d array): 3 B (1d array): 4 # trailing dimensions do not match A

8342 0

NumPy之:理解广播

1.1K4 0

NumPy之:理解广播

8855 0

NumPy 1.26 中文官方指南（一）

).reshape(4, 3) # 2d array >>> print(b) [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] >>> >>>...> np.hsplit(a, 3) [array([[6., 7., 6., 9.], [8., 5., 5., 7.]]), array([[0., 5., 4., 0.], [1., 8., 6...).reshape(4, 3) # 2d array >>> print(b) [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] >>> >>>...(a, 3) [array([[6., 7., 6., 9.], [8., 5., 5., 7.]]), array([[0., 5., 4., 0.], [1., 8., 6., 7.]]), array...(a, 3) [array([[6., 7., 6., 9.], [8., 5., 5., 7.]]), array([[0., 5., 4., 0.], [1., 8., 6., 7.]]), array

1.1K1 0

NumPy 1.26 中文官方指南（二）

例如： >>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 或者： >>> a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11...例如，如果你从这个数组开始： >>> a = np.array([[1 , 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 你可以轻松地打印数组中所有小于 5 的值...反转 1D 数组如果从这样一个 1D 数组开始： >>> arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 您可以使用以下方法反转： >>> reversed_arr...6 5 4 3 2 1] 反转 2D 数组 2D 数组的操作方式基本相同。...例如： >>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 或者： >>> a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11

3541 0

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] 思考：为什么重塑后的数组不是 [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10]...4 5 6 7 8 9 10 11] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] 思考：为什么打平后的数组不是 [ 0 3 6 9 1 4 7 10 2 5...print( np.dot(arr2d,arr) ) print( np.dot(arr2d,arr2d) ) [5 5] [[7 4] [6 7]] 结果对了，但还有一个小小的差异矩阵相乘列向量的结果是个列向量...点乘函数本节的内容也来自〖张量 101〗，通常我们也把 n 维数组称为张量，点乘左右两边最常见的数组就是向量 (1D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和矩阵 (...二维数组分析结果： 1 到 6 的总和是 6 轴 0 上的元素 (被一个红方括号[]包住的) 是[1, 2, 3]和[4, 5, 6]，求和得到[[5, 6, 7]] 轴 1 上的元素 (被两个蓝方括号

2.5K2 0

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

[ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] 思考：为什么重塑后的数组不是 [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]] 当你重塑高维矩阵时...9 10 11] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] 思考：为什么打平后的数组不是 [ 0 3 6 9 1 4 7 10 2 5 8 11] 要回答本节两个问题，需要了解 numpy..., dstack 有极简的 r_, c_ 用下面两个数组来举例： arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr2 = np.array([[7, 8, 9],...点乘函数本节的内容也来自〖张量 101〗，通常我们也把 n 维数组称为张量，点乘左右两边最常见的数组就是向量 (1D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和矩阵 (...二维数组分析结果： 1 到 6 的总和是 6 轴 0 上的元素 (被一个红方括号[]包住的) 是[1, 2, 3]和[4, 5, 6]，求和得到[[5, 6, 7]] 轴 1 上的元素 (被两个蓝方括号

2.6K2 0

盘一盘NumPy (下)

[ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] 思考：为什么重塑后的数组不是 [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]] 当你重塑高维矩阵时...9 10 11] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] 思考：为什么打平后的数组不是 [ 0 3 6 9 1 4 7 10 2 5 8 11] 要回答本节两个问题，需要了解 numpy..., c_ 用下面两个数组来举例： arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) concatenate...点乘函数本节的内容也来自〖张量 101〗，通常我们也把 n 维数组称为张量，点乘左右两边最常见的数组就是向量 (1D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和矩阵 (...二维数组分析结果： 1 到 6 的总和是 6 轴 0 上的元素 (被一个红方括号[]包住的) 是[1, 2, 3]和[4, 5, 6]，求和得到[[5, 6, 7]] 轴 1 上的元素 (被两个蓝方括号

2.9K3 0

【干货】NumPy入门深度好文 (下篇)

[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] 思考：为什么重塑后的数组不是 [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10]...() print( flatten_arr ) [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8...9 10 11] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] 思考：为什么打平后的数组不是 [ 0 3 6 9 1 4 7 10 2 5 8 11] 要回答本节两个问题...点乘函数本节的内容也来自〖张量 101〗，通常我们也把 n 维数组称为张量，点乘左右两边最常见的数组就是向量 (1D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和矩阵 (...分析结果： 1 到 6 的总和是 6 轴 0 上的元素 (被一个红方括号[]包住的) 是[1, 2, 3]和[4, 5, 6]，求和得到[[5, 6, 7]] 轴 1 上的元素 (被两个蓝方括号[] 包住的

2.5K2 0

盘一盘NumPy (下)

3.7K4 0

NumPy基础（一）(新手速来！)

[ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> a.shape (3, 5) >>> a.ndim 2 >>> a.dtype.name...>>> b array([6, 7, 8]) >>> type(b) 创建数组 NumPy 有很多种创建数组的方法。...>>> b = np.array([(1.5,2,3), (4,5,6)]) >>> b array([[ 1.5, 2. , 3. ], [ 4. , 5. , 6. ]]) 数组的类型也可以在创建时指定清楚...>>> a = np.arange(6) # 1d array >>> print(a) [0 1 2 3 4 5] >>> >>> b = np.arange...(12).reshape(4,3) # 2d array >>> print(b) [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]]

5823 0

第10-11周Python学习周记

可以通过切片轻松取出某一段数列：首先创建一个0-99的数列： >>> L = list(range(100)) >>> L [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,...1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) >>> np.transpose(x) array([[ 0, 4, 8, 12...], [ 1, 5, 9, 13], [ 2, 6, 10, 14], [ 3, 7, 11, 15]]) d.数组的堆叠： >>> x = np.arange(4).reshape((2,2)) >...#利用newaxis将1D数组作为列堆叠到2D数组中 array([[0], [1], [2], [3], [4], [5],...为列堆叠到2D数组中 array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5], [6, 6], [7, 7]]) 3.用requests模块从Web

7671 0

给你需要的NumPy知识

>>> import numpy as np >>> a = np.arange(15).reshape(3, 5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7,...>>> a.size 15 >>> type(a) >>> b = np.array([6, 7, 8]) >>> b array([6, 7, 8]) >...>>> a = np.arange(6) # 1d array >>> print(a) [0 1 2 3 4 5] >>> >>> b = np.arange(12).reshape(4,3) # 2d...array >>> print(b) [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] >>> >>> c = np.arange(24).reshape(2,3,4)...# 3d array >>> print(c) [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22

7702 0

搭建模型第一步：你需要预习的NumPy基础都在这了

(12).reshape(4,3) # 2d array >>> print(b) [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]]...((2,6)) >>> a array([[ 2., 8., 0., 6., 4., 5.], [ 1., 1., 8., 9., 3., 6.]])...>>> a array([[ 9., 5., 6., 3., 6., 8., 0., 7., 9., 7., 2., 7.], [ 1., 4., 9., 2...>>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [1234, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10,...但布尔值索引是不同的，我们需要清楚地选择被索引数组中哪个元素是我们想要的哪个是不想要的。

2.3K2 0

解决ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: Reshape your data either

其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"，意味着算法期望的是一个二维数组，但是实际传入的却是一个一维数组。...结论与总结在机器学习算法中，如果遇到"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead"错误，说明算法期望的输入是一个二维数组，但实际传入的是一个一维数组...pythonCopy codeimport numpy as np# 示例数据a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])# 将一维数组转换为二维数组b = np.reshape(a..., (2, 3))# 输出结果：[[1 2 3]# [4 5 6]]# 将二维数组转换为三维数组c = np.reshape(b, (2, 1, 3))# 输出结果：[[[1 2...3]]# [[4 5 6]]]# 将三维数组转换为一维数组d = np.reshape(c, -1)# 输出结果：[1, 2, 3, 4, 5, 6]在上述示例代码中，我们首先创建一个一维数组

1K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

TensorFlow2.0（2）：数学运算

Java输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。

【NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】

NumPy的广播机制

Numpy 修炼之道（7）—— 形状操作

NumPy之:理解广播

NumPy之:理解广播

NumPy之:理解广播

NumPy 1.26 中文官方指南（一）

NumPy 1.26 中文官方指南（二）

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

盘一盘NumPy (下)

【干货】NumPy入门深度好文 (下篇)

盘一盘NumPy (下)

NumPy基础（一）(新手速来！)

第10-11周Python学习周记

给你需要的NumPy知识

搭建模型第一步：你需要预习的NumPy基础都在这了

解决ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: Reshape your data either

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐