python array中关于[a,b,c]的使用方式

2024-03-04 0 630
目录
  • 以这样的数据为例
  • 1.[a,b,c]类型
  • 2.[]中含有‘:’符号
  • 3.None出现的时候
  • 总结

不论是用numpy或者是tensorflow,在机器学习的过程中常常会用到[]来提取array中的元素,但是再找了很多的资源之后发现并没有比较好的解释

我在尝试之后给出list[]的用法和解析,希望能帮到大家

以这样的数据为例

list1 = np.arange(24).reshape([2,3,4])
‘\’‘
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
\’‘\’

1.[a,b,c]类型

在array中取到了位置[a,b,c]的元素,不多做解释。

print(list1[1,1,1])
# 17

2.[]中含有‘:’符号

只有:时,代表取某一维度的全部元素

:前后有数字时,相当于把那维当做一个list,1:3就代表取索引1,2的元素

其中的关系给出两个例子,大家可以思考其中的原理

print(list1[:,:,1]) # 代表取出前两个维度的所有元素,只要第三维度的1索引元素
‘\’‘
[[ 1 5 9]
[13 17 21]]
\’‘\’

print(list1[:,1:3,-1]) # 取出第一个维度所有元素,第二个维度的索引1和2的元素,第三个维度倒数第一个的元素
\’\’\’
[[ 7 11]
[19 23]]
\’\’\’

3.None出现的时候

None是用来增加维度的,在哪里出现就给哪里增加1维

print(list1)
print(list1[None]) # 相当于在最前面增加一维
print(list1[None].shape)
\’\’\’
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
[[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]]
(1, 2, 3, 4)
\’\’\’

print(list1)
print(list1[:,:,None])
print(list1[:,:,None].shape)

‘\’‘
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
[[[[ 0 1 2 3]]

[[ 4 5 6 7]]

[[ 8 9 10 11]]]

[[[12 13 14 15]]

[[16 17 18 19]]

[[20 21 22 23]]]]
(2, 3, 1, 4)
\’‘\’

None的作用于np.newaxis的作用是一样的

下面给出一个例子,大家可以体会一下:

print(list1)
print(list1[None,])
print(list1[None,].shape)
print(list1[np.newaxis,:])
print(list1[np.newaxis,:].shape)

‘\’‘
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
[[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]]
(1, 2, 3, 4)
[[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]]
(1, 2, 3, 4)
\’‘\’

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持悠久资源网。

您可能感兴趣的文章:

  • python中list,ndarray,Tensor间的转换小结
  • 解决Python报错Valueerror:Expected2dArrayGot1dArrayInstead
  • Python中Array特性与应用实例深入探究
  • Python新手必读bytearray对象使用技巧掌握
  • Python中的copy()函数详解(list,array)

收藏 (0) 打赏

感谢您的支持,我会继续努力的!

打开微信/支付宝扫一扫,即可进行扫码打赏哦,分享从这里开始,精彩与您同在
点赞 (0)

悠久资源 Python python array中关于[a,b,c]的使用方式 https://www.u-9.cn/jiaoben/python/183071.html

常见问题

相关文章

发表评论
暂无评论
官方客服团队

为您解决烦忧 - 24小时在线 专业服务