大家好，今天我们继续讲解VBA数组与字典解决方案，今日的内容是第2讲：数组公式的标识及数组的维数。在讲数组专题的时候，有的章节比较简单，有的章节比较难懂。希望大家在利用的时候要仔细的体会。一 ：数组公式的标志在Excel中数组公式的显示是用大括号对“{}”来括住，以区分普通Excel公式。如图：（1）数组公式： （2）普通公式： 上面我们讲了数组公式和普通公
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2024-06-22 08:54:57
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文章目录数组属性数组索引数组切片一维数组切片多维数组切片创建副本数组变形数组拼接数组分裂 数组属性#设定种子值，使每次得到相同随机数组
np.random.seed(1)
x1=np.random.randint(10,size=6) #一维数组
x2=np.random.randint(10,size=(3,4)) #二维数组
x3=np.random.randint(10,size=(3,
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2024-06-22 18:48:11
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安装1.以管理员的形式打开cmd2.使用以下命令查看是否安装成功创建1.在vscode进行导入numpy模块import numpy as np2.创建数组使用array创建#使用array创建一维数组
list01 = [1,2,3,4]
np01 = np.array(list01)
print(np01)
#使用array创建二维数组
list02 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8
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2023-11-28 08:23:47
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Python自带的numpy是深度学习最常用的库之一，作为深度学习入门，只需要掌握创建数组、索引、类型转换、维度变换即可，其他在深度学习中不是很常用，等要用到的时候看看函数API就行。1.创建数组1.1 使用 ones，empty， zeros生成数组，形参shape=[2,3]为2行3列的维度#in:
np.ones(shape=[2,3]) #[2，3]为2行3列的维度
#out:
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2023-11-10 06:42:17
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多维数组多维数组可以看做是数组的数组。比如二维数组，它就是一个特殊的一维数组，这个一维数组的每个元素又是一个一维数组。int[][] a = new int[2][5];比如上面这个二维数组，它就是一个特殊的一维数组，这个特殊的一维数组长度为2，它的两个元素又是一个一维数组，其长度为5。三维数组也是一个特殊的一维数组，它的元素都是二维数组。 四维数组也是一个特殊的一维数组，它的元素都是三维数组。
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2023-07-20 20:20:49
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3.3 多维数组经过前面一、二维数组的练习后不难发现，想要提高数组的维数，只要在声明数组的时候将索引与中括号再加一组即可，所以三维数组的声明为int A[][][]，而四维数组为int A[][][][] ……，以此类推。使用多维数组时，输入、输出的方式和一、二维相同，但是每多一维，嵌套循环的层数就必须多一层，所以维数越高的数组其复杂度也就越高。以三维数组为
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2023-05-19 13:27:50
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多维数组声明
数据类型[][] 数组名称; 数据类型[] 数组名称[]; 数据类型数组名称[][];以上三种语法在声明二维数组时的功能是等价的。同理，声明三维数组时需要三对中括号，中括号的位置可以在数据类型的后面，也可以在数组名称的后面，其它的依次类推。 例如:int[][] map; char c[][]; 和一维数组一样，数组声明以后在内存中没有分配具体的存储空间，也没有设定数组的长度。&n
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2024-02-26 09:48:39
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结论：本文涉及内容从4维数组看对多维数组的认识3维数组和数组嵌套的区别以及3维数组与redim()的使用注意点 数组的dim arr1() 或 redim arr1()数组可以dim 或者redim只有在循环过程中，不断的redim 我觉得才是动态数组！数组在redim arr1() 那一刻就被定义了，之后无法被改变如果数组已经 dim arr1() 后面就不能在redim 了但是red
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2024-07-06 14:14:02
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经过前面一、二维数组的练习后不难发现，想要提高数组的维数，只要在声明数组的时候将索引与中括号再加一组即可，所以三维数组的声明为int A[][][]，而四维数组为int A[][][][] ……，以此类推。使用多维数组时，输入、输出的方式和一、二维相同，但是每多一维，嵌套循环的层数就必须多一层，所以维数越高的数组其复杂度也就越高。以三维数组为例，在声明数组时即赋初值，
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2023-10-12 12:21:53
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Numpy - 多维数组（上）一、实验说明numpy 包为 Python 提供了高性能的向量，矩阵以及高阶数据结构。由于它们是由 C 和 Fortran 实现的，所以在操作向量与矩阵时性能非常优越。1. 环境登录无需密码自动登录，系统用户名shiyanlou2. 环境介绍本课程实验环境使用Spyder。首先打开terminal，然后输入以下命令：spyder -w scientific-pytho
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2024-08-08 18:57:47
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https://stackoverflow.com/questions/64952700/multiplying-two-3d-pytorch-tensors-iteratively numpy 三维数组相乘import numpy as np
a=np.zeros((2,2,2))
a[:,:,0]=([[3,6],[5,8]])
a[:,:,1]=([[2,5
原创
2023-10-08 09:22:50
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不用 Python 非好汉，不晓 NumPy 真遗憾 # 导入 NumPy， 开始学习
import numpy as np 感谢 NumPy，帮我解决了很多问题。 图解 NumPy 学习笔记zhuanlan.zhihu.com
本专栏将使用 图解 以及 脑图 的方法来记录我的《图解 NumPy 学习笔记》。NumPy 是 Numerical Python
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2023-12-18 19:51:22
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一、读取txt文件import numpy
world_alcohol=numpy.genfromtxt("world_alcohol.txt",delimiter=",",dtype=str)
print(type(world_alcohol)) #class 'numpy.ndarray'
print(world_alcohol) #将其视为矩阵一样的东西
print(help(
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2024-07-04 23:56:46
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numpy中三维数组的理解三维数组图形--立方体图片中的三维数组RNN中序列数据的三维数组迭代数据中的三维数组 三维数组图形–立方体我们在做图像处理，RNN序列数据，迭代数据的时候会遇到三维数组，我们应该理解这三种情况下三维数组的数据分布是怎么样的，才能更好的理解算法，和程序的原理，其实三维数组就是三维的数，这么说确实很抽象，空洞。但是我们可以将三维数组想象成为一个立方体，三维数组的每个维度代表
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2023-09-21 16:16:23
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1.numpy数组用列表直接创建import numpy as np
age=[15,16,18] #创建列表，后面赋值列表
array3=np.array(age,dtype=np.float64) #用自带的 np.float64 比较全面
array3array([15., 16., 18.])2.使用np的routines函数创建 包含以
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2024-06-02 22:38:11
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NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape（一个表示各维度大小的元组）和一个dtype（一个用于说明数组数据类型的对象）。数组的创建通过array方法创建：创建ndarray;查看
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2023-06-23 15:14:58
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创建一个三维数组在 Python 中是一个基本的 NumPy 操作，它被广泛应用于数据分析、机器学习等多个领域。本篇博文将详细记录如何使用 NumPy 创建三维数组的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及安全加固等内容。以下是具体的过程记录。
```mermaid
mindmap
root
环境准备
Python 3.x
NumPy
# Python NumPy 生成三维数组的指南
在数据科学和数值计算的世界中，Python的NumPy库以其高效的数组操作而著称。三维数组是许多科学和工程应用中的一种重要数据结构，广泛用于图像处理、深度学习、物理模拟等领域。本文将深入探讨如何使用NumPy生成三维数组，并提供简单易懂的代码示例。
## 1. NumPy简介
NumPy（Numerical Python）是一个开源的Pyth
一维数组：一条线
一维数组
二维数组：一个面
二维数组
三维数组：一个立方体，三维数组使用较少，这里不提及。一维数组数组的创建声明方式：如int a[]; 或者 int [] a; Java中使用new关键字创建数组对象，格式为 int [] s = new int[5]; 那么创建数组时，内存中的情况如何呢？ 首先是基本类型的数组的
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2023-07-17 00:03:55
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numpy创建数组的方式有很多种，比如使用array方法，并提供标准的Python列表或者元组作为参数。
一、创建数组创建数组的方式有很多种，比如使用array方法，并提供标准的Python列表或者元组作为参数。此时，数组的类型将根据序列中元素的类型推导出来。>>> import numpy as np
>>> a = n
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2023-12-26 20:33:31
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