1 切片操作大体形式：x[:, :, :, :]这个操作是最基本，也是初学时最难理解的一个操作。不管是在np.array数组中，还是在torch.tensor中，都可以用这种通用方式去切片出我们需要的矩阵。 简单切片操作：x[idx_start:idx_end:stride] #x[起点:终点:步长]带逗号的切片操作：x[idx_start:idx_end, idx_start:idx_end:
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2023-06-23 15:16:42
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这里指的是维度为A*B*C*？的规整的高维数组。方法1：直接嫖numpy提供的接口import numpy as np
a = np.zeros((3,3,0)).tolist()
# 这样的话创建出的其实是3*3*?的数组，最后一维是动态的
# 如果希望最后一维是固定长度的话，把参数中的0替换成想要的长度也就可以了，这样的话是用0填充了方法2：手撸函数def high_dim_list(shap
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2023-06-03 22:52:27
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1. 遍历def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2
a = [1,2,3,4,5]
for i in range(len(a)):
a[i] = square(a[i])2. 推导式def square(x) : # 计算平方数
return x ** 2
a = [1,2,3,4,5]
a = [square(item) for
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2023-05-25 21:30:20
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一、维数的变形。
1. 一维数组转二维数组以及同维变换。
2. 二维数组转化维度，ravel 和 flatten 。
二、数组的拼接。
1. 横向拼接 hstack 和 concatenate。
2. 纵向拼接 vstack 和 concatenate。
三、数组的分割。
1. 横向分割 hsplit 和 split。
2. 纵向分割 vsplit 和 split。
四、axis 图解
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2023-09-07 10:41:02
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java数组_5 _二维数组多维数组多维数组可以看成是数组的数组，比如二维数组就是一个特殊的
原创
2022-07-11 16:25:37
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pp = [[11,22,33],[111,44,55],[77,88,99]]
将二维列表转为一维列表
1、方法一 列表推导式ii = [i for p in pp for i in p]
print("ii={}".format(ii)) # ii=[11, 22, 33, 111, 44, 55, 77, 88, 99]2、方法二flatten，此方法结果输出列表中为空格间隔，且二
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2023-05-18 11:17:16
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0.简介NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。1.初识Numpy“引包”import numpy1.1生成指定元素的数组（矩阵）matrix（1）直接给出元素vector=numpy.array([1,2,3,4,5
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2023-12-09 21:26:42
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一.数组的创建首先导入模块import numpy as np1. Numpy提供了array()函数，用来创建数组,创建一维和二维数组，多维数组的创建形式是一样的arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组
arr2 = np.array([[1.0, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]]) # 二维数组，可以理解为矩阵形式
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2023-08-16 09:06:51
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#Python# 二维数组的定义、使用的几种方法通常的困扰1、先介绍最简单的一种方式2、再介绍最常见的一种方式3、最后介绍最暴力直观的一种方式 通常的困扰之前对Python里面创建、使用二维数组也很懵，于是也上网查了一些讲解，也发现一些类似的问题，大多数存在着 以为定义正确了二维数组，但修改数据的时候，发现数据经常一起串改。如：b=[[0,0,0]]*3
b[0][1]=1 #这里
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2023-05-27 17:08:44
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数据分析中主要用到的Python中的两个包：numpy和pandas.本文主要介绍了如何利用Python进行一维数组以及二维数组的分析。用到了以上2个包，并且最后结合某医院的销售案例，简述了利用Python的numpy和pandas如何具体来实现数据分析。一、一维数据分析：1.建立数组：numpy一维数组：1)查询元素a[0]->22)切片访问a[1:3]->3,4,53)循环访问fo
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2024-04-29 14:01:52
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Python数组的应用中在实际编程中是一个非常重要的应用技术，作为Python编程人员来说，必须要熟练的掌握这方面的所有应用技巧。那么，接下来，我们将会通过对Python二维数组的理解来为大家解读这方面的知识。Python中没有数组的数据结构，但列表很像数组，如：a=[0,1,2]这时a[0]=0, a[1]=1, a[[2]=2，但引出一个问题，即如果数组a想定义为0到999怎么办，这时可能通过
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2023-06-02 21:28:10
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#Author:sking
#Python3 二维数组，三维数组，多维数组的创建
#如果python使用numpy创建多维数组会比较简单，但是不用numpy呢?
#二维数组的创建：
#3行10列的二维数组的创建：
m = [[0] * 3 for _ in range(10)]
#或者
m = [[0]
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2023-06-08 01:04:37
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当一个样本数据集的特征数目较多时，通常会造成运行速度缓慢，尤其是在做回归分析的时候，还有可能产生多重共线性，虽然我们可以用岭回归的方法来减小多重共线性，但是仍然存在，那我们何不找个更好的解决办法呢？于是乎，降维技术应运而生通过降维，我们可以将高维特征缩减至低维这样做的好处，一方面在于可以节约计算机运行的时间成本，另一方面，通过降维，可以方便的对数据进行可视化，在前一期的聚类分析中，我们已经了解到，
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2024-02-01 20:37:52
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NumPy是Python 的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算，主要包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。其次，在机器学习和深度学习领域，numpy能够高效进行矩阵变换和运算，提高数据处理效率。一、NumPy 数据类
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2023-07-13 11:57:12
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上一篇文章小编和大家分享了，学习Python编程语言文件的相关知识，这篇文章小编要和大家分享的是Python语言中的一维数据处理方法。在Python语言中什么是一维数据？一维数据怎么处理？下面就是小编分享自己所学到的一维数据知识。一、什么是一维数据在Python语言中是这样定义的，由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织的，在Python语言中我们称之为一维数据。就像小编前面文章中分享的那
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2023-08-20 20:50:41
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参考：python中初始化二维数组最好的办法就是按照下面这样：multilist = [[0 for col in range(5)] for row in range(3)]我们知道，为了初始化一个一维数组，我们可以这样做： alist = [0] * 5没错，那我们初始化一个二维数组时，是否可以这样做呢：multi = [[0] * 5] * 3其实，这样做是不对的，因为[0] *
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2023-06-08 15:12:58
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今天这篇是numpy专题的第四篇文章，numpy中的数组重塑与三元表达式。首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。转置与reshape转置操作很简单，它对应线性代数当中的转置矩阵这个概念，也就是说它的功能就是将一个矩阵进行转置。转置矩阵的定义是将一个矩阵的
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2024-07-27 16:34:47
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1. Numpy 一维数组我发现 Numpy 中的一维数组既可以是行向量也可以是列向量：import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
In [18]: a.shape
(3,)
In [19]: a.T.shape
(3,)可以发现，一维数组的转置就是它自身。 若在定义数组时，里面有两个中括号，就是一个行向量了。b = np.array([[1, 2,
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2023-06-03 13:31:19
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Numpy 简介import numpy as np Numpy是应用 Python进行科学计算的基础库。它的功能包括多维数组、基本线性代数、基本统计计算、随机模拟等。 Numpy的核心功能是 ndarray 类，即多维数组。多维数组是线性代数中非常广泛的概念，如一维数组就是向量，二维数组是矩阵。在数组中，要求所有元素必须是同一类型，这是与列表与字典的
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2023-08-14 10:23:59
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将一维数组声明为函数的形参，在函数的形参列表中，可以让数组的括号为空。例如，一个以一维数组为形参的函数原型可以用以下语句声明：
void process1DArray(int[]);
一个二维数组的行数（由二维数组的第一个下标指定）不是必需的，
而列数（由第二个下标指定）是必需的。例如，以下这个函数原型声明表示函数有一个二维数组参数，其列数由整型
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2024-08-18 14:55:38
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