numpy将ndarray与标量数组进行维数相乘
numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了丰富的数学函数和数组操作功能。其中，ndarray是numpy的核心数据结构，用于存储多维数组。
在numpy中，可以使用乘法运算符（*）将ndarray与标量数组进行维数相乘。维数相乘是指将ndarray的每个元素与标量数组对应位置的元素相乘，生成一个新的ndarray。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
# 创建一个ndarray
arr = np.array([1, 2, 3])
# 创建一个标量数组
scalar_arr = np.array([2])
# 将ndarray与标量数组进行维数相乘
result = arr * scalar_arr
print(result)输出结果为：
[2 4 6]在这个例子中，ndarray arr 包含了三个元素 [1, 2, 3]，标量数组 scalar_arr 包含了一个元素 [2]。通过将它们进行维数相乘，得到了一个新的ndarray result，其中的元素分别为 [1*2, 2*2, 3*2]，即 [2, 4, 6]。
numpy的维数相乘功能在科学计算、数据分析、机器学习等领域具有广泛的应用。例如，在图像处理中，可以使用维数相乘来对图像进行亮度调整；在信号处理中，可以使用维数相乘来对信号进行放大或缩小等操作。
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3回答
我正在从YouTube教程中学习numpy。在一段视频中，他证明了
wine_data_arr[:, 0].shape
其中wine_data_arr是从sklearn导入的二维numpy数组。结果是(178,)，他说“这是一个一维数组”。但以数学为例
[1,2,3]
可以表示具有维数2的1×3矩阵。所以我的问题是为什么wine_data_arr[:, 0]是一个一维数组？我想这个定义在某些情况下一定是有用的。那是什么情况？
尝试更具体一些:在编写wine_data_arr[:, 0]时，我提供了两个参数，即:和0，结果是one维度。在编写wine_data_arr[:, (0,4)]时，仍然
浏览 2提问于2022-03-05得票数 -1
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4回答
我正在使用以下命令创建ndarray：
import numpy as np
arr=np.array({1,2})
print(arr, type(arr))
哪种输出
{1, 2} <class 'numpy.ndarray'>
如果它的类型是numpy.ndarray，则o/p必须放在方括号中，如1,2？谢谢
浏览 2提问于2020-04-24得票数 1
5回答
我有一个数组“可移动”，其中包含另一个数组" all“中的几个数字，其中包含从0到k的所有数字。
我想删除A中列出的可移动的所有数字。
All = np.arange(k)
removable = np.ndarray([1, 3, 4 , 7, 9, ..., 200])
for i in removable:
if i in All:
All.remove(i)
ndarray没有remove属性，但是我确信numpy中有一个简单的方法来解决这个问题，但是我在文档中找不到它。
浏览 0提问于2019-02-05得票数 2
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2回答
如何分割1维元组
、、、、
如下图所示，给出一个一维的numpy ndarray：
形状是：(9,)类类型是：<class 'numpy.ndarray'>
如何分割这个数据结构，以便获得第3列和第4列(松散地使用术语列)，如下图所示：
请注意，我本可以使用转换到pandas数据格式来处理这个问题，但我的核心问题是，如何使用numpy或任何内置的python切片函数将其切片呢？
浏览 2提问于2022-04-10得票数 0
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4回答
我一直在研究神经网络中的反向传播算法。我的程序计算每个权重相对于损失函数的偏导数，并将其存储在一个数组中。每层处的权重被存储在单个2Dnumpy数组中，因此偏导数被存储为numpy数组的数组，其中每个numpy数组具有不同的大小，取决于每层中的神经元的数量。 当我想要在使用了许多训练数据之后对偏导数数组进行平均时，我想要将每个数组相加并除以数组的数量。目前，我只是遍历每个数组并将每个元素加在一起，但是有没有更快的方法呢？我可以在dtype=object中使用ndarray，但显然，这已经被弃用了。 例如，如果我有以下数组： arr1 = [ndarray([[1,1],[1,1],[1,1]
浏览 61提问于2021-11-07得票数 1
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1回答
我正在对numpy数组中的标量值进行一些快速计算。就像里说的，
使用数组标量的主要优点是它们保留数组类型(Python可能没有匹配的标量类型，例如int16).
但是，是否有一种更好(更快、更简洁)为现有数组标量分配新值的方法？
>>> x = np.array(2.0, dtype='float32')
这是可行的，但并不那么方便(我正在做其他的算术，希望始终保持类型)。
由于明显的原因，这是行不通的：
>>> x = np.array(1.0, dtype='float32')
>>> print
浏览 1提问于2018-03-30得票数 0
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2回答
上周，我的老师问我们:当存储从1到100的整数时，使用list和使用ndarray有什么区别。我以前从未使用过numpy，所以我在网站上搜索这个问题。但我所有的搜索结果都告诉我，它们只是尺寸不同。Ndarray可以存储N维数据，而list存储N维数据。我不满意。这真的很简单，只是我想得太多了，还是我没有找到合适的关键字来搜索呢？我需要帮助。
浏览 3提问于2021-05-01得票数 0
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因此，我必须编写一个函数，它使用公式(x -均值)/ (max - min)来规范numpy数组中的数据。均值和standard_deviation的值是正确的，但是当我除以standard_deviation时，arr的值都是零。我好像在分地板，但我不知道为什么。我尝试过使用np.divide而不是'/‘，但同样的事情也发生了。我已经包含了当我在注释中使用我的数据集时得到的变量的类型和值。我认为问题在于standard_deviation变量，因为如果我在它的位置上使用一个常规int (例如5)，它会正确工作，并且值是numpy.ndarray类型的非零值。谢谢你的帮助！)
def
浏览 3提问于2020-10-05得票数 0
1回答
我有一个numpy数组arr。这是一个numpy.ndarray，大小是(5553110,)，dtype=float32。
当我这么做时：
(arr > np.pi )[3154950]
False
(arr[3154950] > np.pi )
True
为什么第一次比较错了？我怎么才能修好它呢？
价值：
arr[3154950]= 3.1415927
np.pi= 3.141592653589793
精确性有问题吗？
浏览 1提问于2018-04-26得票数 7
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3回答
在python numpy包中，我很难理解ndarray的二维空的情况。下面是一个示例：
In[1]: d2 = np.random.rand(10)
In[2]: d2.shape = (-1, 1)
In[3]: print d2.shape
In[4]: print(d2)
In[5]: print d2[::2, 0].shape
In[6]: print d2[::2, 0]
Out[3]:(10, 1)
Out[4]:
[[ 0.12362278]
[ 0.26365227]
[ 0.33939172]
[
浏览 2提问于2016-04-05得票数 9
1回答
我目前是猴子修补一个Scikit学习功能，其中一行需要一个二维的NumPy数组。然而，我正在处理的数据是一个具有三维的NumPy数组，这会引发错误“太多的值要解包”。
我调用K-Means函数fit来对数据进行聚类.我的问题归结为下面的代码行，假设X是我传入的ndarray：
n_samples, n_features = X.shape
X是一个三维数组，如下所示：
X = np.array([[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[7, 8, 9],
[10, 11, 12]],
浏览 3提问于2017-07-21得票数 0
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例如，如果“a”小于5，则将“a”改为“0”。
def foo(a):
return 0 if a < 5 else a
为了使它在numpy数组中工作，我将其更改为：
def foo2(a):
a[a < 5] = 0
return a
问题是，我希望这个函数同时适用于标量和数组。
isscalar()函数可以测试'a‘是否是标量，但对于0d数组，它返回false，就像array(12)一样。
是否有一种pythonic方法将标量和0d数组更改为一维数组，并保持其他ndarray不变？
浏览 11提问于2014-08-23得票数 3
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2回答
这是一个简单的问题，但我对所涉及的大小感到困惑。
使用NumPy，我有一个三维数组，shape = (10,100,100).
(我认为它是一个由10个“矩阵”组成的np.ndarray，每个矩阵的形状为100×100，即
arr1 = [M1 M2 M3....M10]
其中M1.shape = (100,100), M2.shape = (100,100),...
我还有第二个数据数组，名为"arrB"，即arrB.shaped (100,)。我的目标是用这些numpy数组(即(arrB.T)*arr1*(arrB) )进行矩阵乘法，得到一个整数。使用numpy数组，此操作
浏览 2提问于2015-06-30得票数 0
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阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
我正在尝试子类化一个numpy结构数组，这样我就可以在子类中添加特殊的方法。一切都很好，直到我从数组中检索到一个索引。当发生这种情况时，将返回numpy.void类型的对象，而不是子类的类型。(实际上，无论是否进行子类化，从结构化数组中检索单个索引都会返回numpy.void类型的对象。)为什么会这样呢？我如何确保返回我的类的一个实例？我认为重写__getitem__是可行的方法，但我对ndarray子类化还不够熟悉，不能确信我不会搞砸其他事情。请给我建议。
下面是我所描述的行为的一个示例：
import numpy as np
# The ndarray subclass
class Fo
浏览 0提问于2013-11-19得票数 3
2回答
我有一个二维数组，需要将其中的部分(切片)提取到一个新的数组中：
original= numpy.ndarray( shape=(4,4) )
slices= numpy.ndarray( shape=(0,2) )
for x in range(3):
slice= original[x:x+2,x:x+2]
slices=numpy.append(slices, slice,axis=0)
有没有更有效的方法来做到这一点(摆脱python的循环)？
--编辑--
为了澄清，我问如何将任意(但类似)的2D切片从2D数组的任意2D索引复制到另一个垂直叠加--不是特别沿着对角线
浏览 4提问于2012-10-14得票数 4
我试图用显式for-循环将二维numpy数组的所有行值和列值相乘。
product_0 = 1
product_1 = 1
for x in arr:
product_0 *= x[0]
product_1 *= x[1]
我意识到这个产品会爆炸成一个非常大的数字，但是根据我以前的经验，python在处理非常大的数字时没有内存问题。
所以据我所知，这是numpy的一个问题，只是我没有将庞大的产品存储在numpy数组或任何numpy数据类型中，它只是一个普通的python变量。
知道怎么解决这个问题吗？
使用非内位乘法无助于product_0 = x[0]*product_0
浏览 0提问于2018-11-10得票数 5
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我有一个二维的numpy矩阵，它的类型是numpy.ndarray of uint8。现在，当我对数组执行np.square时，它不会返回预期的结果。
下面是在我创建numpy数组之后控制台上的代码及其输出的一个示例：
arr[0, 0]输出203
现在，np.square(203)输出41209
但是，np.square(arr[0, 0])输出249
np.sqrt方法也观察到了这种奇怪的行为。
浏览 3提问于2020-09-11得票数 0
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我打算计算在一个特定的抽象n维数组中存储了多少个整数(我不确定这是一个合适的术语)。例如，下面是numpy数组的输出，名为“result”：
In [1]: print(f"{result} \n {type(result)}")
Out [1]: [list([[[[2, 5], [6, 8]]], [[[[5, 7], [8, 9]]], [[[7, 8], [9, 9]]]]]) list([[[8, 9], [9, 2]]])]
<class 'numpy.ndarray'>
然后，如何计算该“结果”上的元素数。预期的结果是 16 ，因为有
浏览 8提问于2022-02-27得票数 0
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import numpy as np
array1 = np.array([[0, 1, 7, 9], [1, 2, 2, 2, 3]])
print(array1)
b = np.array([[10,20,34],[54,43,75]])
print(b)
arr = np.array([[0,1,7,9,12,18],[19,20,24,26,30]])
print(arr)
print(type(array1))
print(type(b))
print(type(arr))
输出-第一个和第三个数组提供不同的输出，尽管它们的创建方式相似
[list([0, 1, 7, 9]) lis
浏览 2提问于2021-03-31得票数 1
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