# Python扩张维度指南
在数据处理和机器学习的过程中，处理数据的维度是一个常见的需求。尤其是在准备数据时，有时我们需要将一维或二维数组扩展到更高的维度。本文旨在教你如何在Python中实现扩张维度，特别是通过使用`NumPy`库来完成这一过程。
## 流程概览
我们可以将整个过程分为几个简单的步骤，下面是一个流程表格，展示了解决问题的步骤。
| 步骤 | 描述
# Python张量扩张维度教程
在深度学习和数据处理的过程中，张量（tensor）的维度扩张是一个常见的需求。今天，我们将学习如何在Python中实现张量的扩张维度。这个教程面向刚入行的小白，我们将一步一步地进行引导，确保你在结束后能独立完成此任务。
## 1. 整体流程
为了帮助你理解张量扩张维度的过程，我们首先列出整个流程。下表展示了实现这一目标的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-03 04:37:53
105阅读
一、张量拼接与切分1.1 torch.cat() 功能：将张量按维度dim进行拼接tensor：张量序列dim：要拼接的维度举例：t = torch.ones(2,3)
t_0 = torch.cat([t,t],dim=0)
t_1 = torch.cat([t,t,t],dim=1)
print('t_0:{} shape:{}\nt_1:{} shape:{}'.format(t_0,t_0
转载
2023-09-17 13:38:35
128阅读
python的collection模块collections模块在内置的数据类型，比如：int、str、list、dict等基础之上额外提供了几种数据类型。1.namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类2.deque: 双端队列，可以快速的从另外一侧追加和推出对象3.Counter: 计数器，主要用来计数4.OrderedDict: 有序字典5.defaultdic
转载
2023-12-09 21:46:42
34阅读
1 python扩展模块的组成 在python中，对于一些和系统相关的模块或者对性能要求很高的模块，通常会把这个模块C化。扩展模块中主要包含下面几个部分：init函数，函数名为：init+模块名，这个函数负责初始化模块，包括设置模块中的方法、对象和其它相关数据的初始化。这个函数是必须的，在脚本中第一次导入这个模块的时候，会先执行这个方法。定义模块方法描述表，它是一个static类型的
转载
2023-09-30 01:55:37
74阅读
从封装本身的意思去理解，封装就好像是拿来一个麻袋，把小猫，小狗，小王八，还有egon和alex一起装进麻袋，然后把麻袋封上口子。但其实这种理解相当片面首先我们要了解要封装什么你钱包的有多少钱（数据的封装）你的性取向（数据的封装）你撒尿的具体功能是怎么实现的（方法的封装）为什么要封装封装数据的主要原因是：保护隐私（作为男人的你，脸上就写着：我喜欢男人，你害怕么？）封装方法的
转载
2023-11-27 20:47:36
32阅读
# Python 矩阵扩张的探索
在数据科学、机器学习和工程计算等领域，矩阵是一个非常重要的概念。在数据处理中，我们常常需要对矩阵进行扩张（Padding）操作。本文将深入探讨如何用Python对矩阵进行扩张，并通过示例代码和流程图来加深理解。
## 什么是矩阵扩张？
矩阵扩张是指在矩阵的周围添加额外的元素，使得矩阵的尺寸增加。在某些情况下，例如卷积神经网络中，我们希望在输入矩阵的边缘添加零
原创
2024-10-12 03:59:55
69阅读
? 引言/动机? 扩展 Python? 创建应用程序代码? 用样板包装你的代码? 编译? 导入并测试? 引用计数? 线程和 GIL? 相关话题22.1 介绍/动机什么是扩展 一般来说，所有能被整合或导入到其它python 脚本的代码，都可以被称为扩展。您可以用纯Python 来写扩展，也可以用C 和C++之类的编译型的语言来写扩展(或者也可以用Java 给Jython 写扩展，也可以用C
算法(algorithm)本质上是一连串的计算。同一个问题可以使用不同算法解决，但计算过程中消耗的时间和资源可能千差万别。那如何比较不同算法之间的优劣呢？目前分析算法主要从时间和空间两个维度进行。时间维度就是算法需要消耗的时间，时间复杂度(time complexity)是常用分析单位。空间维度就是算法需要占用的内存空间，空间复杂度(space complexity)是常用分析单位。因此，分析算法
转载
2023-09-17 12:31:48
70阅读
现代科技时代产生和收集的数据越来越多。然而在机器学习中，太多的数据可不是件好事。某种意义上来说，特征或维度越多，越会降低模型的准确性，因为需要对更多的数据进行泛化——这就是所谓的“维度灾难”。降维是一种降低模型复杂性和避免过度拟合的方法。特征选择和特征抽取是两种主要的降维方式。特征选择是从原有特征集中选出一部分子集，而特征抽取是从原有特征集收集一部分信息来构建新的特征子空间。本文将会
python中数组切片[:,i] [i:j:k] [:-i] [i,j,:k]# 逗号“,”分隔各个维度，“:”表示各个维度内的切片，只有:表示取这个维度的全部值，举例说明如下
1.二维数组
X[:,0]取所有行的第0个数据,第二维下标位0的所有数据，第0列（从0开始）
X[:,1] 取所有行的第1个数据
X[:,1:]第一维全部取，即所有行，列上从第一列开始取，不要第0列
X[1,:]
转载
2023-08-07 21:14:49
178阅读
在python中，我们经常用列表，字典等数据类型进行数据存储或者重新构造一个序列，同时它们之间也有着一些关联关系，接下来我们就对python中常用的几种数据类型进行一个整体性的梳理。区别相同点都相当于一个容器，有存放数据的功能都可以用for ... in 进行循环不同点序列存放的是不同类型的数据，迭代器中存放的是算法。序列是将数据提前存放好，获取数据时通过循环或索引来取数据 ；而迭代器不需要存放数
转载
2024-05-16 19:11:36
18阅读
1.数据类型如何表示string?One-hot [0,1,0,0,...]Embedding Word2vec，glove类型推断1 #type check
2 a=torch.randn(2,3)
3 print(a.type()) #
转载
2024-09-25 21:57:20
27阅读
维度是一组数据的组织形式。数据维度就是在数据之间形成特定关系表达多种含义的一个概念。 一维数据: 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。对应列表、数组和集合等概念。 列表和数组：一组数据的有序结构。 区别： 列表：数据类型可以不同 数组：数据类型相同 二维数据： 二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。 表格是典型的二维数据。其中，表头是二维数据的一部分 多维数据：
转载
2023-06-14 12:18:19
411阅读
一、数据的维度维度：一组数据的组织形式。 数据维度：数据之间形成特定关系表达多种数据含义的基础概念。1、一维数据一维数据：由有对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组。 python表示：列表和集合表示 列表和数组：都是表达一组数据的有序结构的类型。 区别：列表中元素的数据类型可以不同，而数组中元素数据类型相同。2、二维数据二维数据：由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。 python表示
转载
2023-06-16 15:46:29
441阅读
在Python中进行数据分析会用到一些模块，使用比较多的有Numpy、Matplotlib、pandas这三个基本的库。这一节主要介绍Numpy 库的基本的使用。数据的维度维度：也就是一组数据的组织形式 列表和数组都可以表达一组数据的有序结构，区别在于，列表中的元素类型可以不同，数组中的元素类型补休相同。 一维数据：列表或者集合 二维数据：列表（二维数据由多个一维数据构成，表格是典型的二维数据，表
转载
2023-08-30 14:28:14
77阅读
个人手记
注意：在pycharm中不能将文件名命名为已有模块名
一、导入numpy作为np，并查看版本和安装位置import numpy as np
print(np.__version__,'/n',np.__file__)二、在NumPy中，数组这一类又被称为ndarray。
1、ndarray.ndim
指数组的维度，即数组轴（axes）的个数，其数量等于秩（rank）。
通俗地讲，我
转载
2024-01-27 16:28:03
61阅读
一、数据的维度1.一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织。 2.列表和数组区别： （1）列表:数据类型可以不同 （2）数组:数据类型相同 3.二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式。表格是典型的二维数据其中，表头是二维数据的一部分。 4.多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。 5.高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。 6.数据维度的python表示
转载
2023-11-15 18:11:27
0阅读
数据的维度维度的定义：一组数据的组织形式一维数据：一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织。（列表和集合类型）二维数据：二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式。（列表类型）多维数据：多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。（列表类型）高维数据：高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。（字典类型或数据表示格式)NumPy的数组对象ndarrayNumPy的引
转载
2023-08-14 23:20:29
97阅读
NumPy库学习一.数据的维度数据的维度是数据的组织形式。一维数据：由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。例如列表和数组，这两者的区别是列表的数据类型可以不同，数组的数据类型必须相同。二维数据：由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。例如表格是典型的二位数据。多维数据：由一维或二维数据在新维度上扩展形成高维数据：仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。例如json、yaml格式的
转载
2023-08-09 14:57:20
400阅读
