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Numpy 理解ndarray对象的示例代码
脚本专栏 2024/12/28 佚名
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"color: #ff0000">1、ndarray的数据结构

Numpy 理解ndarray对象的示例代码

2、ndarray的创建

numpy主要有以下几种方式创建数组。除此之外，其他过程也可能产生数组，比如：cv2.imread读取图片，返回数组。

np.array() # 传入类数组数据结构，list，tuple等，或者其他嵌套序列。返回的维度依据传入的数据而定
np.linspace() # 根据给定的间距生成等差序列，指定元素数量，返回一维数组
np.arange()# 根据给定的间距生成等差序列，指定步长。返回一维数组
np.ones() # 根据传入的shape，返回一个元素全是1的数组
np.zeros() # 根据传入的shape，返回一个元素全是0的数组
np.full() # 根据传入的shape和value，返回一个元素全是value的数组，比前面两个灵活
np.empty() # 根据传入的shape,返回一个元素全是随机化而不是空值的数组
np.genfromtxt() # 从文本文件读取生成一个数组

3、ndarray的抽象理解

先创建一个三个数组，一维、二维、三维。

arr1 = np.arange(3)
arr1
array([0, 1, 2])
---------------------------------------------------------
arr2 = np.arange(9).reshape(3,3)
arr2
array([[0, 1, 2],
    [3, 4, 5],
    [6, 7, 8]])
----------------------------------------------------------
arr3 = np.arange(27).reshape(3,3,3)
arr3
array([[[ 0, 1, 2],
    [ 3, 4, 5],
    [ 6, 7, 8]],

    [[ 9, 10, 11],
    [12, 13, 14],
    [15, 16, 17]],

    [[18, 19, 20],
    [21, 22, 23],
    [24, 25, 26]]])

在python中的arr结构如上所示。我们将其形象化表示出来，如下图。

一维数组只有一个维度，也叫rank，只有一个axis轴，axis=0。
二维数组有两个维度，有两个axis轴，axis=0和1。
三维数组有三个维度，有三个axis轴，axis=0、1、2。

Numpy 理解ndarray对象的示例代码

我们直接在三维上执行索引操作，来理解ndarray的排布。

arr3[1,2,1]
输出16

"htmlcode"> 

arr3[3,3,2]

"text-align: center">Numpy 理解ndarray对象的示例代码

4、ndarray的操作

"_blank" href="https://danzhuibing.github.io/py_numpy_ndarray.html" rel="external nofollow" >https://danzhuibing.github.io/py_numpy_ndarray.html
[2] https://www.geeksforgeeks.org/numpy-ndarray/

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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/12/28

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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