# 来源：NumPy Essentials ch2 数组索引和切片 # 创建 100x100 个 0~1 随机数 x = np.random.random((100, 100)) # 取第 42...对象，共享底层数据 # 副本不共享 NumPy 对象，不共享底层数据 x = np.random.rand(100,10) # 切片和索引都会产生视图 # 而不是副本 y = x[:5, :]...# 最简单的方式就是从 Python 列表创建 NumPy 数组 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array(['hello', 'world']) # 但有时我们想创建范围内的数值数组...x = range(5) y = np.array(x) # NumPy 有个辅助函数 # 等价于上面的操作 x = np.arange(5) # 多维数组也是一样的 x = np.array...docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.types.html
2.1 NumPy 数组对象 NumPy数组一般是同质的（但有一种特殊的数组类型例外，它是异质的），即数组中的所有 元素类型必须是一致的。...[10]:a Out[10]: array([[1,2], [3, 4]]) 在创建这个多维数组时，我们给array函数传递的对象是一个嵌套的列表。...2.2.2NumPy 数据类型 ? 2.2.3 数据类型对象 数据类型对象是numpy.dtype类的实例。...如前所述，NumPy数组是有数据类型的，更确切 地说，NumPy数组中的每一个元素均为相同的数据类型。...数据类型对象可以给出单个数组元素在 内存中占用的字节数，即dtype类的itemsize属性： In[13]:a.dtype.itemsize Out[13]:4 2.2.4 字符编码 ?
一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组（Ndarray）的一个科学计算（各种运算）包，封装了多个可以用于数组间计算的函数。...array() 函数的参数可以为任何序列型对象（数组、元组、字符串等） 1.生成一般数组：array() array(): ''' 功能: 创建数组。...参数: 序列型对象（数组、元组、字符串等） 返回值: 1维或多维数组。...三、NumPy 数组的基本属性 NumPy 数组的基本属性主要包括形状、大小、类型、维数。...浮点数，即含有小数点 object Python对象类型 string_ 字符串类型，经常用S表示，S10表示长度为10的字符串
.numpy()和.from_numpy()负责将tensor和numpy中的数组互相转换，共享共同内存，不共享地址 torch.tensor()复制数据，但不共享地址 #tensor转numpy，共享内存但不共享地址...a=torch.ones(5) b=a.numpy() print(a,b) print(id(a)==id(b)) a+=1 print(a,b) print(id(a)==id(b)) b+=1...False ''' #numpy'转tenor，同样共享内存 import numpy as np a=np.ones(5) b=torch.from_numpy(a) print(a,b) a+=1
2. axis 轴 Numpy 中 axis = n 对应 ndarray 的第 nnn 层 []，从最外层的 axis = 0，逐渐往内层递增。 3....数组大小 & 维度 ndarray 数组维度元组 shape 为从最外层到最里层逐层的大小；从最外层到最里层，对应 ndarray 数组的 axis 依次从 0 开始依次编号。...ndarray.ndim ：数组维度数目 ndarray.size ：数组所有元素数目 = 所有维度大小乘积 ndarray.shape ：数组各个维度大小 4....广播机制 Numpy 两个数组的相加、相减以及相乘都是对应元素之间的操作，当两个数组的形状并不相同时，Numpy 采用广播机制扩展数组使得二者形状相同。...Numpy 广播机制原则： 数组维度不同，后缘维度（从末尾开始算起的维度）的轴长相符 image.png image.png 数组维度相同，其中一个轴长为 1 image.png 5.
如果要对数组进行一些数学运算，则应使用NumPy模块。 1. Python添加到数组 (1....如果使用的是数组模块，则可以使用+运算符，append（），insert（）和extend（）函数进行串联，以将元素添加到数组中。...如果您使用的是NumPy数组，请使用append（）和insert（）函数。 2.使用数组模块将元素添加到数组 (2....append（）：将元素添加到数组的末尾。 insert(): inserts the element before the given index of the array....append（）：将给定值添加到数组的末尾。 如果未提供轴，则在附加之前将阵列弄平。 insert(): used to insert values at the given index.
如果要对数组进行一些数学运算，则应使用NumPy模块。 1. Python添加到数组 (1....如果使用的是数组模块，则可以使用+运算符，append（），insert（）和extend（）函数进行串联，以将元素添加到数组中。...如果您使用的是NumPy数组，请使用append（）和insert（）函数。 2.使用数组模块将元素添加到数组 (2....append(): adds the element to the end of the array. append（）：将元素添加到数组的末尾。...If the axis is not provided, then the arrays are flattened before appending. append（）：将给定值添加到数组的末尾。
要对tensor进行操作，需要先启动一个Session,否则，我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作，所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。...下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组，以及又重新还原为tensor： import tensorflow as tf img1 = tf.constant(value=[[[[1],[...tf.initialize_all_variables()) sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(“out1=”,type(img)) #转化为numpy...数组 img_numpy=img.eval(session=sess) print(“out2=”,type(img_numpy)) #转化为tensor img_tensor= tf.convert_to_tensor...(img_numpy) print(“out2=”,type(img_tensor)) 输出： out1= out2= out2= 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家
文章目录 数组的操作 numpy操作创建数组（矩阵） 1） 什么是numpy？...2）numpy的数据类型： 3）轴的理解(axis): 0轴， 1轴， 2轴 numpy操作 1）、numpy中如何创建数组(矩阵)? 2）数组及数组元素的类型： 3）....x[1] # [(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)] print([mul(item) for item in zip(a, b)]) numpy操作创建数组（矩阵） NumPy系统是...0轴 - 二维数组: [[1,2,3,45], [1,2,3,45]] ----0轴, 1轴， numpy操作 1）、numpy中如何创建数组(矩阵)?...： 数组：numpy.ndarray 数组元素： c1 = np.array(range(1,6)) print(type(c1)) print(c1.dtype) 3）.
产生给定形状和类型的全零数组 语法：numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') 参数： shape：整数或者元组，如：2,或者(2,2) dtype：数据类型...另外，还有numpy.ones产生全1数组，用法类似 5 numpy.reshape 语法：numpy.reshape(a, newshape, order='C') 参数 ： a：需要修改的数组 ，...[3, 4]]) 7 python列表和numpy数组 7.1 python列表和numpy数组是可以进行运算的 先介绍矩阵的两种运算： （1）对应元素相乘 两种方式： 一个是np.multiply...() 另外一个是 * （2）内积或者点乘 np.dot(A, B) 如：list4 = [[1,2],[3,4]] ，相当于shape为（2,2）的numpy数组 >>> list1 = [2] >>...的数组: np.array(list) 将numpy数组转化为python的列表 a.tolist()
(24, 3, 3)), 0) gt_data['pose_0'] = change.eval() 此时 change.eval()就是 numpy
和C语言一样，在NumPy中也很容易对这种结构数组进行操作。 只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同，NumPy就可以很方便地读取C语言的结构数组的二进制数据，转换为NumPy的结构数组。...在NumPy中可以如下定义： import numpy as np persontype = np.dtype({'names':['name', 'age', 'weight'],'formats':...['S32','i', 'f']}) a = np.array([("Zhang",32,75.5),("Wang",24,65.2)],dtype=persontype) 我们先创建一个dtype对象...因此如果numpy中的所配置的内存大小不符合C语言的对齐规范的话，将会出现数据错位。...为了解决这个问题，在创建dtype对象时，可以传递参数align=True，这样numpy的结构数组的内存对齐和C语言的结构体就一致了。
下面将学习如何创建不同形状的numpy数组，基于不同的源创建numpy数组，数组的重排和切片操作，添加数组索引，以及对某些或所有数组元素进行算术运算、逻辑运算和聚合运算。 1....创建数组 numpy数组比原生的Python列表更为紧凑和高效，尤其是在多维的情况下。但与列表不同的是，数组的语法要求更为严格：数组必须是同构的。...这意味着数组项不能混合使用不同的数据类型，而且不能对不同数据类型的数组项进行匹配操作。 创建numpy数组的方法很多。可以使用函数array()，基于类数组(array-like)数据创建数组。...为获得较高的效率，numpy在创建一个数组时，不会将数据从源复制到新数组，而是建立起数据间的连接。也就是说，在默认情况下，numpy数组相当于是其底层数据的视图，而不是其副本。...如果底层数据对象发生改变，则相应的数组数据也会随之改变。如果你不喜欢这种方式（这是默认的处理方式，除非复制的数据量过大），可以给构造函数传递copy=True。
ten_or_five=(vector==10)|(vector==5) print(ten_or_five) 输出 [ True True False False] 3、条件替代值 用布尔值替代数组中的值...(1) 例1 vector[ten_or_five]=50 print(vector) 输出 [50 50 15 20] (2) 例2 import numpy as np m=np.array...True False] m[column2,1]=100 print(m) 输出 [[ 1 2 3] [ 10 100 30] [ 35 45 55]] (3) 替换空值 import numpy
图片.png NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。...ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。 从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。...下图显示了ndarray，数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系。 图片.png ndarray类的实例可以通过后面描述的不同的数组创建例程来构造。...基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示： numpy.array 它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。...object 任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列。
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。...ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。 从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。...下图显示了ndarray，数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系。 ndarray类的实例可以通过后面描述的不同的数组创建例程来构造。...基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示： numpy.array 它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。...object 任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列。
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。...ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。 从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。...下图显示了ndarray，数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系。 ? ndarray类的实例可以通过后面描述的不同的数组创建例程来构造。...基本的ndarray是使用 NumPy 中的数组函数创建的，如下所示： numpy.array 它从任何暴露数组接口的对象，或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。...object 任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列。
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。...否则，base 属性将引用原始对象。...视图返回原始数组。 NumPy 数组形状 数组的形状是每个维中元素的数量。 获取数组的形状 NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。...NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组的形状。 数组的形状是每个维中元素的数量。 通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。...这些功能属于 numpy 的中级至高级部分。 NumPy数组迭代 迭代意味着逐一遍历元素。 当我们在 numpy 中处理多维数组时，可以使用 python 的基本 for 循环来完成此操作。
它提供了一个高性能的多维数组对象，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，广泛应用于机器学习模型、图像处理和计算机图形学、数学任务等领域。...Numpy 数组：ndarray NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型，它是描述相同类型的元素集合。...numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0) 参数 描述 object 任何暴露数组接口方法的对象...numpy.fromiter 方法从可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组。...numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1) 参数 描述 iterable 可迭代对象 dtype 返回数组的数据类型 count 读取的数据数量，默认为 -1，读取所有数据
性 首先让我们讨论一些有用的数组属性。我们将从定义三个随机数组开始，分别是一维，二维和三维数组。...我们将使用NumPy的随机数生成器，我们将使seed设置初始值，以确保每次运行此代码时都生成相同的随机数组： In [8]: import numpy as np ...: np.random.seed...NumPy切片语法遵循标准Python列表的语法；要访问数组x的切片，请使用以下命令： x[start:stop:step] In [20]: x = np.arange(10) ...:...In [41]: x2[:,0] Out[41]: array([3, 7, 1]) # 访问列 In [45]: x2[1] Out[45]: array([7, 6, 8, 8]) 数组视图 numpy...这是NumPy数组切片与Python列表切片不同的一个领域：在Python 列表中，切片将是副本。
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