原文:关于NumPy中数组轴的理解

参考原文链接 英文版 :https: www.sharpsightlabs.com blog numpy axes explained 中文版:https: www.jianshu.com p f e f f d 学好数据分析,得学好Numpy 学好Numpy,首先彻底理解 轴 的概念 .在二维NumPy数组中,轴是沿行和列的方向 AXIS 轴是沿着行 rows 的方向 在NumPy数组中,axi ...

2019-10-06 11:34 0 2447 推荐指数:

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Numpy多维数组理解

  目前在查看numpy下的函数,发现多维数组的概念不太好理解, 三维数组,(axis=1),每一个平面的同一行,(axis=2),每一个平面的同一列 (2,3,4)数组按照axis=1进行堆叠: (2,3,4)数组按照axis=2进行 ...

Tue Jul 14 17:11:00 CST 2020 0 837
numpy数组转置与变换

numpy数组转置与变换 矩阵的转置 矩阵的内积 变换 二维变换 1.两交换 三维变换 1.这种变化有点麻烦,不好理解。但是如果简单化就好了,加入用P(x,y,z)来表示矩阵的每一个点,那么在numpy,这个x,y,z就分别对应0,1,2 2.举个 ...

Wed Oct 02 21:07:00 CST 2019 0 366
Numpy数组转置和对换

数组转置 转置(transpose)是重塑的一种特殊形式, 它返回的是源数据的视图(不会进行任何操作。)数组不仅有transpose,还要特殊的T属性 计算矩阵内积 高维数组transpose 详细讲解思路: 对换 ...

Wed Feb 15 19:23:00 CST 2017 0 3083
numpy数组(5)-二维数组

numpy的mean(),std()等方法是作用于整个numpy数组的,如果是二维数组的话,也是整个数组,包括所有行和列,但我们经常需要它仅作用于行或者列,而不是整个二维数组,这个时候,可以定义axis: axis=0表示作用于列 axis=1表示作用于行 以sum()求和方法为例 ...

Thu Jun 28 07:29:00 CST 2018 0 1612
NumPy对于(axis)和秩(rank)的理解

(axis):保护数据的维度,数组最外围的维度axis=0 矩阵(二维数组) 第一(axis=0)是矩阵的列操作 第二(axis=1)是矩阵的行操作 三维数组 ...

Sun Apr 19 18:47:00 CST 2020 0 1193
numpy多维数组理解

转载https://blog.csdn.net/nianzu_ethan_zheng/article/details/79038212 Numpy高维数据的理解 当实际处理多维变量时,尤其需要使用到Tensorflow这样深度学习库,比如,图片 ...

Sat Mar 23 08:13:00 CST 2019 0 2175
numpyshape的理解

from:http://blog.csdn.net/by_study/article/details/67633593 环境:Windows, Python3.5 一维情况: >>>> import numpy as np >>> ...

Thu Dec 21 01:24:00 CST 2017 0 9894
 
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