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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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%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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