在进行数据处理的时候,我们经常需要对
NumPy简介 内容来自samhan666
NumPy是Python中一个强大的数学库,主要用于科学计算和数据分析。它提供了高效的多维数组对象和各种派生对象,以及用于数组操作的函数。NumPy是SciPy、Matplotlib等科学计算库的基础,也是很多机器学习和深度学习框架的基础。
NumPy数组
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NumPy中最重要的对象是ndarray(N-dimensional array),它是一个多维数组对象。ndarray可以表示向量、矩阵和更高维度的数组。它具有以下特点: zvvq.cn
- 所有元素必须是同一类型。
- 数组的大小在创建后不能更改。
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- 数组中的元素可以通过索引访问。 内容来自zvvq,别采集哟
下面是一个创建ndarray的例子:
```python 内容来自samhan
import numpy as np 本文来自zvvq
a = np.array([, , ])
zvvq
print(a)
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```
zvvq
输出:
内容来自samhan
```
[ ] 内容来自samhan666
``` zvvq
删除数组维度 zvvq
在NumPy中,可以使用`numpy.squeeze()`函数删除数组中长度为的维度。这个函数接受一个数组作为参数,并返回一个新数组,新数组中所有长度为的维度都被删除。
下面是一个例子:
```python
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import numpy as np 本文来自zvvq
a = np.array([[[], [], []]]) zvvq
print(a.shape) (, , ) 内容来自zvvq,别采集哟
b = np.squeeze(a) zvvq
print(b.shape) (,) 内容来自zvvq
``` copyright zvvq
在上面的例子中,我们创建了一个形状为`(, , )`的三维数组`a`,其中第一维长度为。我们使用`numpy.squeeze()`函数删除了长度为的第一维,得到了一个形状为`(,)`的一维数组`b`。 本文来自zvvq
需要注意的是,如果删除长度不为的维度,`numpy.squeeze()`函数会抛出异常。
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本文介绍了如何使用NumPy删除数组的维度。`numpy.squeeze()`函数可以删除数组中长度为的维度,使得数组变得更加紧凑。在进行数据处理和科学计算时,这个函数非常有用。如果您还没有使用过NumPy,建议您学习一下这个强大的数学库。 zvvq.cn