我目前正在尝试学习Numpy和Python。给定以下数组:
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[1,2]])
是否有一个函数返回尺寸a
(ega是一个2 x 2数组)的函数?
size()
返回4并没有太大帮助。
是.shape
:
ndarray。 数组尺寸的 形状
元组。
从而:
>>> a.shape
(2, 2)
问题内容: 有没有办法更好地做到上述几点?我希望它能够创建任意数量的维数组,也… 问题答案: 我只会使用平面一维数组和基于维度i和j的索引。
问题内容: 我想选择数组的某些元素,然后根据这些值执行加权平均计算。但是,使用过滤条件会破坏数组的原始结构。形状已变成一维数组。这对我来说毫无用处,因为并非所有这些元素以后都需要组合在一起(而是它们的子数组)。如何避免这种变平? 问题答案: 查看 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html 为了保持相同的
问题内容: 我想切片一个numpy数组以获得最后一个维度中的第i个索引。对于3D阵列,这将是: 但是我正在编写一个函数,可以获取任意维度的数组,因此对于4D数组,我需要,依此类推。有没有一种方法可以获取任何数组的切片,而无需显式编写数组维? 问题答案: 存在或,它正是这样做的: 如果您想在方括号符号之外使用Ellipsis,则它是python对象。
把一个数组分块成指定大小的小数组。 使用 Array.from() 创建一个新的数组,它的长度就是生成 chunk(块) 的数量。 使用 Array.slice() 将新数组的每个元素映射到长度为 size 的 chunk 中。 如果原始数组不能均匀分割,最后的 chunk 将包含剩余的元素。 const chunk = (arr, size) => Array.from({ length:
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什么是最好的方式有3种风格类型的基础上的道具?