怎样查看别人网站流量,建筑工程公司需要哪些资质证书,做网站时怎么添加动态信息,学校网站建设运行情况简介NumPy中ndarray的解剖结构如下所示#xff1a;(来源#xff1a;Physics Dept, Cornell Uni)一旦离开2D空间并进入3D或更高维空间,行和列的概念就不再有意义了.但是你仍然可以直观地理解3D阵列.例如,考虑你的例子#xff1a;In [41]: bOut[41]:array([[[ 1, 2, 3],[ 4, 5, 6]…NumPy中ndarray的解剖结构如下所示(来源Physics Dept, Cornell Uni)一旦离开2D空间并进入3D或更高维空间,行和列的概念就不再有意义了.但是你仍然可以直观地理解3D阵列.例如,考虑你的例子In [41]: bOut[41]:array([[[ 1, 2, 3],[ 4, 5, 6]],[[ 7, 8, 9],[10, 11, 12]]])In [42]: b.shapeOut[42]: (2, 2, 3)这里b的形状是(2,2,3).您可以这样想,我们将两个(2×3)矩阵堆叠在一起形成一个3D阵列.要访问第一个矩阵,您将索引到数组b,如b [0],并访问第二个矩阵,您将索引到数组b,如b [1].# gives you the 2D array (i.e. matrix) at position 0In [43]: b[0]Out[43]:array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])# gives you the 2D array (i.e. matrix) at position 1In [44]: b[1]Out[44]:array([[ 7, 8, 9],[10, 11, 12]])但是,如果您输入4D或更高的空间,则很难从阵列本身中获得任何意义,因为我们人类很难看到4D和更多维度.因此,我们宁愿只考虑ndarray.shape属性并使用它.有关如何使用(嵌套)列表构建更高维数组的更多信息对于1D数组,数组构造函数需要一个序列(元组,列表等),但使用常规列表.In [51]: oneD np.array([1, 2, 3,])In [52]: oneD.shapeOut[52]: (3,)对于2D数组,它是列表列表,但也可以是列表元组或元组元组等In [53]: twoD np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])In [54]: twoD.shapeOut[54]: (2, 3)对于3D数组,它是列表列表的列表In [55]: threeD np.array([[[1, 2, 3], [2, 3, 4]], [[5, 6, 7], [6, 7, 8]]])In [56]: threeD.shapeOut[56]: (2, 2, 3)附在内部,ndarray存储在内存块中,如下图所示. (来源Enthought)
