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落叶留步
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    python库numpy知识记录

        numpy

        1. zeros

         用来创建元素全为0的数组,数组的维度根据参数来。

         examples:

    >>> np.zeros(5)
    array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
    >>> np.zeros((5,), dtype=np.int)
    array([0, 0, 0, 0, 0])
    >>> np.zeros((2, 1))
    # 这里表示创建一个2维数组(也就是矩阵),其中包含2行1列
    array([[ 0.],
           [ 0.]])
    >>> s = (2,2)
    >>> np.zeros(s)
    array([[ 0.,  0.],
           [ 0.,  0.]])
    >>> np.zeros((2,3,4))
    # 这里表示创建一个3维数组(也就是张量),其中包含2个3 * 4的矩阵
    array([[[ 0.  0.  0.  0.]
      [ 0.  0.  0.  0.]
      [ 0.  0.  0.  0.]],
     [[ 0.  0.  0.  0.]
      [ 0.  0.  0.  0.]
      [ 0.  0.  0.  0.]]])
    >>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
    array([(0, 0), (0, 0)],
          dtype=[('x', '
    

        可以看出来zeros函数第一个参数:

        如果是纯数字,表示一维数组,个数等于这个数字,其实等价np.zeros((n))。

        如果是一个包含n个元素的元组,表示创建的n维数组,n1,n2,...,n,即第一维包含n1,第二维包含n2...个元素.

     

        2. array.shape

        返回的是一个元组的规模,返回值用元组来表示,里面有几个数字就表示是几维的数组。

       examples:

    >>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
    >>> x.shape
    (4,)
    >>> y = np.zeros((2, 3, 4))
    >>> y.shape
    (2, 3, 4)

     

     

     

     

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