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Numpy中array數(shù)組對(duì)象的儲(chǔ)存方式(n,1)和(n,)的區(qū)別

 更新時(shí)間：2023年04月04日 09:52:11   作者：旅途中的寬~  
本文主要介紹了Numpy中array數(shù)組對(duì)象的儲(chǔ)存方式(n,1)和(n,)的區(qū)別，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

之前一直傻傻分不清（n,1）和（n,）之間的區(qū)別，這里做一下總結(jié)，希望度過(guò)此文章的小伙伴都能明白。

例如如果我們創(chuàng)建一個(gè)包含10個(gè)整型數(shù)的數(shù)組 a ：

import numpy as np
a=np.arange(10)
a

結(jié)果為：

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

則 a 包含了一個(gè)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，儲(chǔ)存成如下的樣子：

在這里插入圖片描述

a.shape

數(shù)據(jù)的維度為：(10,)

在這里，shape=(10,)意味著這個(gè)數(shù)組僅僅被一個(gè)索引支配：從0到9。從概念上講，假如我們使用這個(gè)單獨(dú)的索引給 a 打上標(biāo)簽，那么 a 將看起來(lái)像這樣：

在這里插入圖片描述

reshape一個(gè)數(shù)組的操作不會(huì)改變數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，而是創(chuàng)建一個(gè)新的解釋數(shù)據(jù)的視窗。

b=a.reshape((2,5))
b

結(jié)果為：

array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

這樣我們的數(shù)據(jù)就會(huì)有兩個(gè)維度來(lái)控制，其中一個(gè)的范圍是從0到4，另一個(gè)的范圍是從5到9。

我們舉個(gè)例子，我們想要取出里面的1值，如何切片操作？

b[0,1]

總結(jié)：

第一個(gè)形狀為（10，）的數(shù)組是一維數(shù)組。它的結(jié)構(gòu)應(yīng)該與此類(lèi)似：a=[1,2,3,4,5]

第二個(gè)形狀為（10,1）。 類(lèi)似于b=[[1],[2],[3],[4],[5]]

到此這篇關(guān)于Numpy中array數(shù)組對(duì)象的儲(chǔ)存方式(n,1)和(n,)的區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Numpy array數(shù)組對(duì)象(n,1)和(n,)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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