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我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
#coding:utf-8 import numpy as np ## 改变数组的形状 #将b 变成3*4 的矩阵 b=np.arange(24).reshape(3,8) print(b) #将多维数组变成 1维数组 a=b.ravel() print(a) #将多维数组变成 1维数组,faltten 返回的是真实的数组,需要分配新的内存空间。而ravel 返回的是数组的视图 print(b.flatten()) print("拉直之后:",b) #改变 b 本身的数组,会改变所作用的数组 b.resize(2,12) #不改变b 本身的数组 c=b.reshape(2,12) print(c)
补充知识:numpy ndarray 形状(shape)变换(reshape)变形
1,新建array (numpy.ndarray)
import numpy as np # 手动填写一个 a=[[1,2],[2,3],[3,4]] a = np.array(a) # 随机生成一个 b = np.random.randint(0,10,(2, 3)) # 两行三列,元素从0到10
2,查看形状
print(a.shape)
# (3, 2)
3,多种变形
# 填写元素个数,变成一维 a.reshape(6) # 只给行数n,numpy根据给出的行数,自行计算(列参数为-1,注意元素总的个数要能被n整除) # 或者是在不知道转换之后a的列数应该是多少的情况下使用。 a.reshape(2, -1) # array([[1, 2, 2], # [3, 3, 4]]) a.reshape(3, -1) # array([[1, 2], # [2, 3], # [3, 4]]) # 只给列数。同理。在不知道a的行数的情况下也可以使用。 a.reshape(-1, 1) # array([[1], # [2], # [2], # [3], # [3], # [4]])
以上这篇numpy 矩阵形状调整:拉伸、变成一位数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
更新日志
2024年12月26日
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