在学习ndarray数组时，笔者对ndarray数组的两个概念——维度、轴产生了疑惑，故查阅资料仔细理解了一下，现将笔者的理解整理如下，如有不当之处欢迎指正。在前面我们定义或产生多维数组时，例如我们使用a=np.arange(24).reshape(2,4,3)这一行语句生成一个shape为(2,4,3)的多维数组，维度的概念该如何理解呢？首先shape这一属性是描述ndarray数组每一维度的数
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2023-08-10 18:50:47
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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
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2024-01-27 16:28:03
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N维数据结构（ndarray）一、N维数组的基本概念和常用属性顾名思义，N维数组（ndarray）是一个多维数组，描述了相同类型数据的集合 有很多属性可以描述N维数组，最常用的两个属性分别是数据类型和维度。比如，上一页中，我们用了「整型（int）」和「二维」来描述示例中的数组，依次对应的就是数组的数据类型和维度这两个属性。1）数据类型NumPy数组的 数据类型 指的是数组中存储的元素类型，可以是：
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2023-09-14 17:14:47
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1、简介NumPy ：一种高效处理ndarray的包， ndarry：存储多维 同类数据2、关于数组维度常用的数组维度 是 1维 （1 行 n 列）、2维（n 行 n 列）、3维（n 块 n 行 n 列），其对应各轴 axis 方向分别编号如下所示： （对于维度的介绍，官网是这么写的“ In NumPy dimensions are called axes”，即维度称为轴。）一维数组其实可以看作是
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2023-08-16 10:07:00
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一 、学习思路一览 二、对Numpy的认识多维数组执行计算的一个库，拥有大量的库函数，简化了使用者的操作，使得代码简洁有序。三、数据的维度 维度：一组数据的组织形式。一个数据对应一种含义；多个数据则对应一种或多种含义；而一种含义对应一种维度，因此对于一组数据可能是一维或多维。而数据的维度则是在数据之间形成特定关系，表达多种数
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2023-09-03 13:52:53
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一、系列文章目录 （1）Numpy（2）数据存取/随机数函数（3）PIL库/图像处理（4）Matplotlib库（5）Pandas库 文章目录一、系列文章目录二、前言三、Numpy1.维度2.ndarray数组（1）ndarry（2）ndarry的构成（3）nadrry的数据类型（4）ndarray数组创建和变换（5）ndarray数组变换（6）ndarray数组的索引和切片（7）ndarra
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2024-03-06 00:50:07
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目录维度介绍shape()reshape()数组打平为一维数组二维数组的打平为1行n列二维数组打平为n行1列reshape中-1参数的含义 维度介绍numpy中的ndarray的维度是做机器学习中经常用的，是一个基本以及必须要熟悉掌握的知识点，对于初学者来说很有可能迷惑。原因在于现实生活中所说的维一般而言是几何上的概念，如一维是直线(直线上有无数个点)，二维是平面(平面有无数条线)，三维为体（有
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2024-03-05 23:17:22
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python-数据维度基础知识、一维、二维-数据组织的维度：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多维数据:由一维或二维数据在新维度上扩展而成高维数据：仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂程度例如：键值对-数据的操作周期存储-表示-操作存储指的是：数据在磁盘中的存储状态，这部分关系
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2023-06-16 21:03:35
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由于需要求数组的逆，而numpy.ndarray不能直接求逆，需要先转换为numpy.matrix类型。 ndarray转matrix：x = np.mat(x)matrix转ndarray:x = x.A需要注意的是，matrix 只能表示二维数据，用其他维度的ndarray转换为matrix后，再进行维度的变换。顺便附上矩阵求逆：x = x.I矩阵转置x = x.T后续发现numpy 和 ma
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2023-11-03 12:05:32
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# Python 中的列表维度
在 Python 中，列表是一种非常灵活和强大的数据类型，广泛应用于数据存储和管理。虽然列表本身是一个一维的数据结构，但通过嵌套列表（即列表中的元素也是列表），我们可以构建出多维列表，进而表示更为复杂的数据结构。在这篇文章中，我们将深入探讨 Python 中列表的维度、如何创建和操作多维列表，并给出一些实用的代码示例。
## 一维列表 vs. 多维列表
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# 在Python中实现维度指（Dimension Index）
在数据分析、机器学习以及科学计算中，处理多维数据是极其重要的。Python有许多库支持多维数组的处理，最常用的是NumPy。本文将逐步讲解如何在Python中实现维度指，并通过示例代码帮助刚入行的小白掌握这一概念。
## 流程步骤
下面是实现维度指的主要步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-04 04:17:28
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# Python中的维度交换
在数据处理和机器学习中，维度交换（也称为维度重排）是一个常见的操作。它允许你重新排列数组或矩阵的轴。Python中的`NumPy`库提供了简单而高效的方式来实现这一点。本文将详细说明如何使用`NumPy`进行维度交换，并给出具体的代码示例。
## 整体流程
为了实现维度交换，通常有以下几个步骤。我们可以将这些步骤整理成一个表格：
| 步骤 | 描述
# Python中的数据维度
在数据科学和机器学习中，理解数据的维度至关重要。数据维度不仅影响数据的表示方式，还决定了我们如何对这些数据进行处理和分析。在Python中，使用NumPy和Pandas等库，可以方便地操作多维数据结构。
## 什么是数据维度？
数据维度是指数据的结构或形状。例如，标量是0维，向量是一维，矩阵是二维，张量则是多维数据。可以将数据维度想象成一个空间中的维度，每增加一
原创
2024-08-29 07:16:19
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# Python中向量维度实现
## 1. 介绍
在Python中，向量是一个一维数组，而维度则表示数组中元素的数量。在本篇文章中，我将教你如何在Python中实现向量维度。
## 2. 流程
以下是实现向量维度的步骤：
```mermaid
journey
title 实现向量维度
section 理解向量
UnderstandVector(理解向量)
原创
2024-02-26 06:48:04
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浅谈NumPy中的维度AxisNumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？我们首先以二维数组为例进行说明，然后推广到多维数组。(有人将ndim属性叫维度，将axis叫轴，我还是习惯将axis称之为维度，axis=0称为第一个维度)二维数组的列子下面是一个二维数组的列子：In [1]: import numpy as np
In [2]: x =
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2023-08-05 15:04:27
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python中如何判断list的维度数1.借助numpy转化为array，调用shape函数。import numpy as np
a=[] #一维
b=[[1,2],[3,4]]#二维
print(len(np.array(a).shape))#List a 的维数（输出为1）
print(len(np.array(b).shape))#List b 的维数（输出为2）2。也可以自定义函数或者使
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2023-05-18 14:02:15
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这是我学习北京理工大学嵩天老师的《Python数据分析与展示》课程的笔记。嵩老师的课程重点突出、层次分明，在这里特别感谢嵩老师的精彩讲解。NumPy库入门数据的维度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
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2023-11-17 19:52:56
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一、数据维度一个数据表达一个含义，一组数据表达一个或多个含义。数据维度概念：一组数据的组织形式，其中有一维数据、二维数据、多维数据、高维数据。1、 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、集合#列表有序[1,2,3,4,5]#集合无序{1,2,3,4,5}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。对应：列表[[1,2,3],[4,5,6]]
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2023-08-26 22:45:44
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一、数据组织的维度从一个数据到一组数据维度：一组数据的组织形式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3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376- 对应列表、数组和集合等概念2、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3、多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成4、高维数据仅利用最基本的二元关系展示
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2023-09-25 04:51:47
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1.数据的维度导入：数据一个数据：表达一个含义。一组数据：表达一个或多个含义。数据的维度分为：一位数据、二维数据、多维数据、高位数据一维数据：由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，例如：列表、数组、集合等。通常用列表和集合类型表示。eg:列表和数组的比较：同：一组数据的有序结构。区别：列表的数据类型可以不同，例：数组的数据类型必需相同，例： 二维数据：由多个一维数据构成，是一
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2023-08-26 15:57:20
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