Question

我实际上想将数组乘以3，并尝试在形状内部使用* 3。然后，我意识到它必须位于np.ones((1,2))*4之类的np.one之外。但是想知道为什么这会产生指数结果。有人可以向我解释以下行为吗？

np.ones((1,2)*1)返回array([[1., 1.]])

np.ones((1,2)*2)返回

array([[[[1., 1.]],
        [[1., 1.]]]])

np.ones((1,2)*3)返回

array([[[[[[1., 1.]],
          [[1., 1.]]]],
        [[[[1., 1.]],
          [[1., 1.]]]]]])

类似地，np.ones((1,2)*4)返回

array([[[[[[[[1., 1.]],
            [[1., 1.]]]],
          [[[[1., 1.]],
            [[1., 1.]]]]]],
        [[[[[[1., 1.]],
            [[1., 1.]]]],
          [[[[1., 1.]],
            [[1., 1.]]]]]]]])

不幸的是，documentation对此没有任何解释。

Answer 1

np.ones接受一个shape参数，并根据您的规范返回一个N-D数组。例如，使用np.ones((10,))，您将获得一个包含10个元素的1D数组... np.ones((3, 5))将为您提供一个3x5大小的3D5 = 15个元素的2D数组，等等。

现在，您已经完成了(1, 2) * 3，例如，如果您在python中运行，REPL将显示

(1, 2) * 3
# (1, 2, 1, 2, 1, 2)

将其传递给np.ones将返回具有8个元素的形状为(1, 2, 1, 2, 1, 2)的6D数组。

np.ones((1, 2)*3)     
array([[[[[[1., 1.]],    
          [[1., 1.]]]],
        [[[[1., 1.]],    
          [[1., 1.]]]]]])

_.shape
# (1, 2, 1, 2, 1, 2)

其他类似的东西。

传递给`np.ones`的参数是什么？它在这里如何工作？

1 个答案: