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NumPy之:理解广播

下面的例子和上面的例子是等价的,Numpy会自动b进行扩展。 NumPy足够聪明,可以使用原始标量值而无需实际制作副本,从而使广播操作尽可能地节省内存并提高计算效率。...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):...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...其中a[:, np.newaxis] 1维的数组转换成为4维的数组: In [230]: a[:, np.newaxis] Out[230]: array([[ 0.], [10.],...本文已收录于 http://www.flydean.com/07-python-numpy-broadcasting/ 最通俗的解读,最深刻的干货,最简洁的教程,众多你不知道的小技巧等你来发现!

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NumPy之:理解广播

下面的例子和上面的例子是等价的,Numpy会自动b进行扩展。 NumPy足够聪明,可以使用原始标量值而无需实际制作副本,从而使广播操作尽可能地节省内存并提高计算效率。...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):...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...其中a[:, np.newaxis] 1维的数组转换成为4维的数组: In [230]: a[:, np.newaxis] Out[230]: array([[ 0.], [10.],...本文已收录于 http://www.flydean.com/07-python-numpy-broadcasting/ 最通俗的解读,最深刻的干货,最简洁的教程,众多你不知道的小技巧等你来发现!

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【NumPy 数组副本 vs 视图、NumPy 数组形状、重塑、迭代】

python之numpy学习 NumPy 数组副本 vs 视图 副本和视图之间的区别 副本和数组视图之间的主要区别在于副本是一个新数组,而这个视图只是原始数组的视图。...我们可以 8 元素 1D 数组重塑 2 行 2D 数组中的 4 个元素,但是我们不能将其重塑 3 元素 3 行 2D 数组,因为这将需要 3x3 = 9 个元素。...实例 尝试具有 8 个元素的 1D 数组转换为每个维度中具有 3 个元素的 2D 数组产生错误): import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4,...实例 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...展平数组 展平数组(Flattening the arrays)是指多维数组转换为 1D 数组。 我们可以使用 reshape(-1) 来做到这一点。

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