首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

NumPy数组已重塑,但如何更改池化的轴?

NumPy是一个强大的Python库,用于进行科学计算和数据分析。它提供了一个高性能的多维数组对象,以及用于处理这些数组的各种函数和工具。

在NumPy中,可以使用reshape()函数来重塑数组的形状。但是,当数组进行池化操作时,可能需要更改池化的轴。这可以通过使用transpose()函数来实现。

transpose()函数可以用来交换数组的维度,从而改变数组的形状。它接受一个表示维度顺序的元组作为参数,并返回一个新的数组,其中维度按照指定的顺序重新排列。

下面是一个示例,展示了如何使用transpose()函数来更改池化的轴:

代码语言:python
复制
import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 对数组进行池化操作,池化轴为0
pooled_arr = np.max(arr, axis=0)

# 打印池化后的数组
print("池化后的数组:")
print(pooled_arr)

# 更改池化的轴
reshaped_arr = np.transpose(pooled_arr)

# 打印更改轴后的数组
print("更改轴后的数组:")
print(reshaped_arr)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
池化后的数组:
[4 5 6]
更改轴后的数组:
[4 5 6]

在这个例子中,我们首先创建了一个二维数组arr。然后,我们使用np.max()函数对数组进行池化操作,池化轴为0,即对每一列取最大值。接下来,我们使用transpose()函数将池化后的数组的维度进行交换,从而改变了池化的轴。

需要注意的是,transpose()函数返回的是一个新的数组,原始数组并没有被修改。如果想要在原始数组上进行修改,可以使用ndarray的transpose()方法。

总结起来,通过使用NumPy的transpose()函数,可以更改池化操作的轴,从而灵活地处理数组的形状。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NumPy 入门教程 前10小节

详情 NumPy array 和 python list ---- 4 什么是array 数组NumPy核心数据结构。它包含有关原始数据、如何定位元素以及如何解释元素信息。...()将在不更改数据情况下为数组提供新形状。...详情 重塑array 10 如何将一维array转换为二维array(如何数组添加新) 可以使用np.newaxis和np.expand_dims来增加现有array维数。...详情 如何将一维array转换为二维array(如何数组添加新) ---- NumPy入门系列教程: NumPy介绍 安装和导入NumPy Python列表和NumPy数组有什么区别?...有关Array详细信息 如何创建array 添加、删除和排序元素 数组形状和大小 重塑array 如何将一维array转换为二维array(如何数组添加新) 以上是先完工10个小节摘要介绍,想要学习完整章节

1.7K20

数组计算模块NumPy

提供了高性能数组对象 提供了大量函数和方法 NumPy使用机器学习中操作变得简单 NumPy是通过C语言实现 NumPy安装  pip install numpy  数组分类 一维数组 跟Python...列表形状一样,区别在于数组切片是针对原始数组 二维数组数组作为数组元素,二维数组包括行和列,类似于表格,又称为矩阵  三维数组(多维数组) 为数为三数组元素,也称矩阵列表 概念  :NumPy...模块里axis,指定某个axis就是沿着axis做相关操作  创建简单数组 numpy.array(object,dtype=None,copy=True,ndmin=0) 不同方式创建数组 创建指定维度和数据类型未初始数组...[start:stop:step] start:起始索引 stop:终止索引 step:步长 二维数组索引 语法格式   array[n,m] 二维数组切片式索引 数组重塑 数组重塑更改数组形状...使用reshape方法,用于改变数组形状      重塑数组所包含元素个数必须与原数组元素个数相同,元素发生变化,程序就会报错     数组转置 数组行列转换 通过数组T属性和transpose

8010

精品课 - Python 数据分析

我把整套知识体系分成四个模块: Python 基础: 直播完 (录播上传) Python 数据分析:这次课程,NumPy, Pandas, SciPy Python 数据可视:Matplotlib...很多资料都从它表象开始教,比如一维、二维、多维数组长什么样子。这都不是本质,NumPy 数组本质是“计算机内存连续一维段 (1D segment),并与若干个指针一起来在视图中展示高维度”。...听着很绕口,这样理解数组之后很多问题都可以轻易理解,比如: 高维数组转置 数组重塑和打平 不同维度上整合 我为上面那句话画了三幅图,注意比较数组“想象中样子”、“打印出样子”和“内存里样子...) 数据获取 (基于位置、基于标签、层级获取) 数据结合 (按键合并、按结合) 数据重塑 (行列互转、长宽互转) 数据分析 (split-apply-combine, pivot_table, crosstab...以上步骤弄明白了,要得到更精确值,需要把 S 和 t 点打的更密就完事了,你看,其他书讲很难懂 PDE FD 我用几张简图可视一下就好懂多了吧。

3.3K40

JAX 中文文档(十三)

当前None值意味着在相应一维变换中使用n默认值,此行为弃用。 axes(整数序列,可选) – 计算 FFT 。如果未给出,则使用最后两个。...当前 None 值意味着在相应 1-D 变换中使用默认值 n,此行为弃用。 axes(整数序列,可选) – 要计算 FFT 。...当前 None 值意味着在相应 1-D 变换中使用 n 默认值,此行为弃用。 axes (ints 序列,可选) – 要计算逆 fft 。...目前None值意味着在相应 1-D 变换中使用默认值n,此行为弃用。 axes(整数序列,可选) – 要计算逆 FFT 。...目前 None 值意味着对应 1-D 变换中 n 默认值,此行为弃用。 axes(整数序列,可选) - 用于计算 FFT

11210

NumPy 1.26 中文官方指南(四)

从这个角度来看,行和列分别是任何形状中最终两个。 这个规则可以帮助你预测矢量将如何打印,反过来也可以帮助你找到任何打印元素索引。例如,在这个例子中,8 最后两个值索引必须是 0 和 2。...同质 同质数组所有元素具有相同类型。与 Python 列表相反,ndarrays 是同质。类型可能很复杂,如结构数组所有元素都具有该类型。...展平将多维数组折叠为单个维度;如何完成此操作详细信息(例如,a[n+1]应该是下一行还是下一列)是参数。 记录数组 允许以属性样式(a.field)访问一个结构数组,除了a['field']。...要了解步进是如何支撑 NumPy 视图强大功能,请参见NumPy 数组:高效数值计算结构。 结构数组 其 dtype 为结构数据类型数组。...NumPy 例程具有内置 ufunc,用户也可以编写自己。 向量化 NumPy数组处理交给了 C 语言,在那里循环和计算比在 Python 中快得多。

8210

numpy基本操作

routines  numpy数组基本操作,包括copy, shape, 转换(类型转换), type, 重塑等等。...Array形态操作-numpy更改数组形状与数组堆叠   修改ndarray.shape属性 .shape · reshape() : 改变array形态  可以通过修改shape属性,在保持数组元素个数不变情况下...numpy更改数组形状与数组堆叠  numpy.concatenate()函数  函数原型:numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)  numpy.stack(...[numpy vstack vs. column_stack]  深度组合numpy.dstack()  在数组第三个(即深度)上组合,对应元素都组合成一个新列表,该列表作为新数组元素。...皮皮blog   广播规则  广播规则允许你在形状不同但却兼容数组上进行计算。换句话说,你并不总是需要重塑或铺平数组,使它们形状匹配。

89800

JAX 中文文档(十六)

返回数组第 i 个对应于 mat 编号为 permutation[i] 。目前,转置置换不支持将批处理与非批处理混合,也不支持将稠密与非稠密混合。...将非标量数组转换为 Python 标量现在会引发错误,无论数组大小如何。在非标量大小为 1 数组情况下,之前会引发弃用警告。这与 NumPy类似弃用相似。...带有 return_inverse = True jax.numpy.unique() 返回重塑为输入维度反向索引,遵循 NumPy 2.0 中类似的更改 numpy.unique()。...破坏性变更: 下列函数名称更改。仍然存在别名,因此不应该破坏现有代码,别名最终将被移除,请更改代码。...破坏性变更: 最低 jaxlib 版本现在是 0.1.64。 一些分析器 API 名称更改。仍然存在别名,因此不应该破坏现有代码,别名最终将被移除,请更改代码。

13410

科学计算Python库:Numpy入门

数组重塑 ndarray.reshape() 4、外部数据读取 numpy.read_csv() numpy.load() ---- 常用函数 # 返回数组(维度)数量 ndarray.ndim...# 数组每一数量,以元组形式返回。...numpy.inf # 负无穷大 numpy.NINF # e numpy.e # 圆周率 numpy.pi # 非数字 numpy.nan ---- 数组维度(形状)编辑 1、数组重塑 #...数组reshape重塑, 不会改变原数组,函数返回修改后数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) b=a.reshape((2,3)) # 传入参数最好为元组,元组参数为你想重塑最终形状...加 + 减 - 元素相乘 # 元素相乘 * # **是幂次方 矩阵相乘 @ # 或者 .dot() 广播规则 对不同大小矩阵进行这些算术运算,前提是得有一个形状是一样

34930

Python之NumPy实践之数组和矢量计算

Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy(Numerical Python)是高性能科学技术和数据分析基础包。 2. NumPyndarray:一种对位数组对象。...数组装置和对换: 转置(transpose)是重塑一种特殊形式,它返回是源数据视图(不会进行任何复制操作)。...对于高维数组,transpose需要得到一个由编号组成元组才能对这些进行转置。 13. 通用函数:快速元素级数组函数。...排序 NumPy数组也可以通过sort方法就地排序,多维数组可以在任何一个轴向上进行排序,只需将编号传给sort即可....顶级方法np.sort返回数组排序副本,而就地排序则会修改数组本身。 17.

1.4K80

《利用Python进行数据分析·第2版》 附录A NumPy高级应用A.1 ndarray对象内部机理A.2 高级数组操作A.3 广播A.4 ufunc高级应用A.5 结构和记录式数组A.6 更多

图A-3 按C(行优先)或Fortran(列优先)顺序进行重塑 二维或更高维数组重塑过程比较令人费解(见图A-3)。...图A-4 一维数组0上广播 于是就得到了: ? 虽然我是一名经验丰富NumPy老手,经常还是得停下来画张图并想想广播原则。再来看一下最后那个例子,假设你希望对各行减去那个平均值。...虽然reshape是一个办法,插入需要构造一个表示新形状元组。这是一个很郁闷过程。因此,NumPy数组提供了一种通过索引机制插入特殊语法。...为什么要用结构数组 跟pandasDataFrame相比,NumPy结构数组是一种相对较低级工具。它可以将单个内存块解释为带有任意复杂嵌套列表格型结构。...会为原数组创建一个排序副本。

4.8K71

JAX 中文文档(十二)

但在边缘情况下可能会有一些可观察差异;参见升级后可能出现问题有哪些? 如何暂时禁用更改并回到旧行为?...类似于输入端,每个out_specs通过名称将一些相应输出数组标识为网格,表示如何将输出块(每个主体函数应用一个或等效地每个物理设备一个)组装回来以形成最终输出值。...特别是在多并行处理时,程序员需要控制这些如何与硬件资源及其通信拓扑对齐。(嵌套)pmap 不提供如何在硬件上放置映射程序实例控制;用户只能使用自动设备顺序,无法控制它。...这篇文档不涉及: 数组逻辑名称(这里唯一名称与shmap和 OG pmap中名称一样); 更改自动微分语义(所有数字和(非)错误保持不变,我们只是提高效率); 允许用户代码反映任何新信息...JAX 当前确实包括 jax.scipy.integrate.trapezoid(),这仅因为numpy.trapz() 最近弃用,推荐使用此功能。

9010

从零开始深度学习(九):神经网络编程基础

axis用来指明将要进行运算是沿着哪个执行,在numpy中,0是垂直,也就是列,而1是水平,也就是行。...技术上来讲,其实并不需要再将矩阵 reshape (重塑)成 ,因为矩阵 本身已经是 了。但是当我们写代码过程中出现不确定矩阵维度时候,通常会对矩阵进行重塑来确保得到想要列向量或行向量。...什么样条件下可以使用广播? 要求:如果两个数组后缘维度长度相符或其中一方长度为1,则认为它们是广播兼容。广播会在缺失维度和长度为1维度上进行。 如何计算后缘维度长度?...矩阵 和矩阵 进行四则运算,后缘维度长度不相符,其中一方长度为1,符合条件,可以广播,广播沿着长度为1进行,即 广播成为 ,之后做逐元素四则运算。...矩阵 和常数 进行四则运算,后缘维度长度不相符,其中一方长度为1,符合条件,可以广播,广播沿着缺失维度进行,缺失维度就是 axis=0,长度为1是 axis=1,即 广播成为 ,

1.3K20

你每天使用NumPy登上了Nature!

例如,在天文学中,NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]软件栈重要组成部分。本文对如何从一些基本数组概念出发得到一种简单而强大编程范式,以组织、探索和分析科学数据。...在这个例子中,数组沿选择进行求和生成向量,或者沿两个连续求和以生成标量。g)对以上一些概念进行示例NumPy代码。 数组类型(data type)描述存储在数组元素性质。...例如,在 维数组进行求和将产生 维结果(图1F)。 NumPy还包含其他数组函数,用于创建、重塑、连接和填充数组;搜索、排序和计数数据;读写文件。...使用NumPy高级API,用户可以在具有数百万个内核多个系统上利用高度并行代码执行,所有这些都只需最少代码更改[42]。 图3 NumPyAPI和数组协议向生态系统公开了新数组。...开发人员文化已经成熟:尽管最初开发是高度非正式NumPy现在有了路线图以及提议和讨论大型变更过程。

3K20

Pandas 概览

、不同索引数据轻松地转换为 DataFrame 对象; 基于智能标签,对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作; 直观地合并(merge)、连接(join)数据集; 灵活地重塑(reshape)...、透视(pivot)数据集; 支持结构标签:即一个刻度支持多个标签; 成熟 IO 工具:用于读取文本文件(CSV 等支持分隔符文件)、Excel 文件、数据库等来源数据,利用超快 HDF5...多维数组存储二维或三维数据时,编写函数要注意数据集方向,这对用户来说是一种负担;如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能影响,一般情况下,不同在程序里其实没有什么区别。...大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构值都是可变数据结构大小并非都是可变,比如,Series 长度不可改变, DataFrame 里就可以插入列。...这些文件阐明了如何决策,如何处理营利组织与非营利实体进行开源协作开发关系等内容。

1.3K10

NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】

副本拥有数据,对副本所做任何更改都不会影响原始数组,对原始数组所做任何更改也不会影响副本。 视图不拥有数据,对视图所做任何更改都会影响原始数组,而对原始数组所做任何更改都会影响视图。...检查数组是否拥有数据 如上所述,副本拥有数据,而视图不拥有数据,但是我们如何检查呢? 每个 NumPy 数组都有一个属性 base,如果该数组拥有数据,则这个 base 属性返回 None。...每个索引处整数表明相应维度拥有的元素数量。 上例中索引 4,我们值为 4,因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。 NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组形状。...数组形状是每个维中元素数量。 通过重塑,我们可以添加或删除维度或更改每个维度中元素数量。 从 1-D 重塑为 2-D 实例 将以下具有 12 个元素 1-D 数组转换为 2-D 数组。...我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组 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。

11910

Numpy 简介

更改ndarray大小将创建一个新数组并删除原来数组NumPy数组元素都需要具有相同数据类型,因此在内存中大小相同。...换句话说,为了高效地使用当今科学/数学基于Python工具(大部分科学计算工具),你只知道如何使用Python原生数组类型是不够 - 还需要知道如何使用NumPy数组。...我们可以通过使用C语言来编写代码帮助我们更快地完成相同任务(为了清楚起见,我们忽略了变量声明和初始,内存分配等) 这节省了解释Python代码和操作Python对象所涉及所有开销,牺牲了用Python...例如,对于二维数组,C代码(如前所述)会扩展为这样: NumPy为我们提供了两全其美的解决方案:当涉及到ndarray时,逐个元素操作是“默认模式”,逐个元素操作由预编译C代码快速执行。...reshape(a, newshape[, order]) 为数组提供新形状而不更改其数据。 roll(a, shift[, axis]) 沿给定滚动数组元素。

4.7K20

Numpy 修炼之道 (7)—— 形状操作

Numpy 有一个强大之处在于可以很方便修改生成N维数组形状。...更改数组形状 数组具有由沿着每个元素数量给出形状: >>> a = np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[ 6., 7., 2....技巧:在使用 reshape 时,可以将其中一个维度指定为 -1,Numpy 会自动计算出它真实值 >>> a.reshape(3, -1) array([[ 6., 7., 2., 0.],...一般来说,对于具有两个以上维度数组,hstack沿第二堆叠,vstack沿第一堆叠,concatenate允许一个可选参数,给出串接应该发生。...使用hsplit,可以沿其水平拆分数组,通过指定要返回均匀划分数组数量,或通过指定要在其后进行划分列: >>> from pprint import pprint >>> a = np.floor

96230

数据分析篇 | Pandas 概览

、不同索引数据轻松地转换为 DataFrame 对象; 基于智能标签,对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作; 直观地合并(merge)、连接(join)数据集; 灵活地重塑(reshape)...、透视(pivot)数据集; 支持结构标签:即一个刻度支持多个标签; 成熟 IO 工具:用于读取文本文件(CSV 等支持分隔符文件)、Excel 文件、数据库等来源数据,利用超快 HDF5...多维数组存储二维或三维数据时,编写函数要注意数据集方向,这对用户来说是一种负担;如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能影响,一般情况下,不同在程序里其实没有什么区别。...大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构值都是可变数据结构大小并非都是可变,比如,Series 长度不可改变, DataFrame 里就可以插入列。...这些文件阐明了如何决策,如何处理营利组织与非营利实体进行开源协作开发关系等内容。 Wes McKinney 是仁慈终身独裁者。

1.2K20
领券