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Numpy中如何創(chuàng)建矩陣并等間隔抽取數(shù)據(jù)

 更新時(shí)間：2023年05月10日 15:01:30   作者：Mr_Wang_up  
這篇文章主要介紹了Numpy中如何創(chuàng)建矩陣并等間隔抽取數(shù)據(jù)問(wèn)題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

Numpy創(chuàng)建矩陣并等間隔抽取數(shù)據(jù)

1、利用Numpy創(chuàng)建向量和二維矩陣

1.1 創(chuàng)建向量

得到

需要強(qiáng)調(diào)的是，向量的維度，在python中并不是書本上所學(xué)的N*1，而是

即只有9，向量的列數(shù)1，被置為空。

注意的是，無(wú)論是行向量還是列向量，維度都是(N,空)，而不會(huì)(空,N)

由于列數(shù)是空，所以與矩陣相乘的時(shí)候，無(wú)法放在左邊，即不能向量*矩陣，只能矩陣乘向量

1.2 創(chuàng)建二維矩陣

 注意：這里1前面有兩個(gè)中括號(hào)(N維矩陣就是N個(gè)中括號(hào))。結(jié)果為：

2、等間隔抽取數(shù)據(jù)

2.1 向量抽取

由于向量只有一維，所以只需

解釋：a[0:9:2]表示向量中第[0~9)位置處的數(shù)據(jù)按照每2個(gè)取一個(gè)的規(guī)則取出。由于0~9是前閉后開(kāi)區(qū)間，所以等價(jià)于抽取第0，2，4，6，8個(gè)位置的數(shù)據(jù)

且如果a[0,0:9:2]會(huì)報(bào)錯(cuò)，錯(cuò)誤如下：

這是因?yàn)橄蛄恐挥幸痪S，a[0,0:9:2]表示的是第一維是0，第二維是0：9：2，所以報(bào)錯(cuò)。

2.2 二維矩陣抽取

由于二維矩陣有兩維，所以需要

如圖b是一個(gè)3行5列的矩陣

(1) 抽取的行為0：3：2，即[0,3)行中每?jī)尚腥∫恍?，則取出來(lái)是第0行和第2行，

(2) 抽取的列為0：5：3，即[0,5)列中每3列取一列，則取出來(lái)是第0列和第3列。

綜上，取出來(lái)的數(shù)據(jù)是b(0,0)=1，b(0,3)=4，b(2,0)=1，b(2,3)=3

即

3、N維矩陣抽取同理

對(duì)Numpy數(shù)據(jù)多個(gè)維度上等間隔取值

import torch
import numpy as np
import time
from torch.autograd import Variable
a=np.arange(256*256*3)
d256=a.reshape((256,256,3))
d128=d256[::2,::2]
print(d128.shape)
d64=d256[::4,::4]
print(d64.shape)
d32=d256[::8,::8]
print(d32.shape)

兩個(gè)冒號(hào)后面的數(shù)字表示取間隔的大小，上面只在d256前兩個(gè)維度等間隔取值，若要在第三個(gè)維度也等間隔取值，再加一個(gè)逗號(hào)即可

d=d256[::2,::2,::2]

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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