对numpy中轴与维度的理解

以下是关于NumPy中轴与维度的理解的攻略：

对NumPy中轴与维度的理解

在NumPy中，轴和维度是非常重要的概念。轴是数组的一个维度，用于指定数组中元素的排列方式。维度是数组的一个属性，用于指定数组中元素的个数。以下是一些相关的方法和示例：

轴的概念

轴是数组的维度，用于指定数组中元素的排列方式。在NumPy中，轴从0开始编号，表示数组的第一个维度。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 输出数组的轴数
print('数组的轴数：', arr.ndim)

# 输出数组的形状
print('数组的形状：', arr.shape)

输出：

数组的轴数： 2
数组的形状： (2, 3)

在这个示例中，我们创建了一个二维数组arr。我们使用ndim属性输出了数组的轴数，使用shape属性输出了数组的形状。

维度的概念

维度是数组的一个属性，用于指定数组中元素的个数。在NumPy中，维度从1开始编号表示数组的第一个属性。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 输出数组的度
print('数组的维度：', arr.ndim)

# 输出数组的形状
print('数组的形状：', arr.shape)

输出：

数组的维度： 3
数组的形状： (2, 2, 2)

在这个示例中，我们创建了一个三维数组arr。我们使用ndim属性输出了数组的维度，使用shape属性输出了数组的形状。

改变数组的形状

可以使用NumPy的reshape()函数改变数组的形状。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 改变数组的形状
arr_reshape = arr.reshape(2, 3)

# 输出结果
print('改变形状后的数组：')
print(arr_reshape)

输出：

改变形状后的数组：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

在这个示例中我们创建了一个一维数组arr。然后，我们使用reshape()函数将形状改变为(2, 3)。最后，我们输出了改变形状后的数组arr_reshape。

总结

这就是关于NumPy中轴与维度的理解的攻略。轴是数组的一个维度，用于指定数组中元素的列方式。维度是数组的一个属性，用于指定数组中元素的个数。可以使用NumPy的reshape()函数改变数组的形状。希望这篇文章能够帮助您更好地理解NumPy中轴与维度的概念。