Question

h = numpy.zeros((2,2,2))

最后2个是什么？它是创建一个多维数组还是什么？

输出：

array([[[ 0.,  0.],
    [ 0.,  0.]],
   [[ 0.,  0.],
    [ 0.,  0.]]])

如果它正在创建份数，那么当我执行以下操作时会发生什么？

h = numpy.zeros((2,2,1))

输出：

array([[[ 0.],
    [ 0.]],
   [[ 0.],
    [ 0.]]])

我知道它被零填充，前两个值指定行和列，第三个是什么？先感谢您。我尝试了谷歌，但我不能说出我的问题。

Answer 1

通过给出三个参数来创建一个三维数组：

numpy.array((2,2,2))会产生一个大小为2x2x2的数组：

  0---0
 /   /|
0---0 0
|   |/
0---0

numpy.array((2,2,1))会生成一个大小为2x2x1的数组：

0---0
|   |
0---0

numpy.array((2,1,2))会生成一个大小为2x2x1的数组：

  0---0
 /   /
0---0

numpy.array((1,2,2))会生成一个大小为2x2x1的数组：

  0
 /|
0 0
|/
0

在这些表示中，矩阵“可能看起来像numpy.array((2,2))”（2x2数组）但是底层结构仍然是三维的。

Answer 2

阅读(4,3,2)：有4层楼的建筑物，每层有3行2列房间。因此它是一个三维阵列。

In [4]: np.zeros((4, 3, 2))                                                                      
Out[4]: 
array([[[ 0.,  0.],                                                                              
        [ 0.,  0.],                                                                              
        [ 0.,  0.]],                                                                             

       [[ 0.,  0.],                                                                              
        [ 0.,  0.],                                                                              
        [ 0.,  0.]],                                                                             

       [[ 0.,  0.],                                                                              
        [ 0.,  0.],                                                                              
        [ 0.,  0.]],                                                                             

       [[ 0.,  0.],                                                                              
        [ 0.,  0.],                                                                              
        [ 0.,  0.]]])

Answer 3

参数指定shape of the array：

In [72]: import numpy as np

In [73]: h = np.zeros((2,2,2))

In [74]: h.shape
Out[74]: (2, 2, 2)

In [75]: h = np.zeros((2,2,1))

In [76]: h.shape
Out[76]: (2, 2, 1)

如果数组的形状是(a,b,c)，那么它在NumPy中就是3＆＃34;轴＆＃34; （或通用英语，3＆＃34;维度＆＃34;）。轴0的长度为a，轴1的长度为b，轴2的长度为c。

当您定义h = np.zeros((2,2,1))时，请注意结果有3个括号级别：

In [77]: h
Out[77]: 
array([[[ 0.],
        [ 0.]],

       [[ 0.],
        [ 0.]]])

最外面的括号包含2个项目，中间括号也包含2个项目。最里面的括号只包含一个项目。因此，形状为（2,2,1）。

Answer 4

最后一位数字总是表示元素的数量。所有其他都是数组或列表因此， (3, 4, 3) 表示我需要一个包含 3 个数组的列表，其中 3 个数组中的每一个包含 4 个数组，这 4 个数组中的每一个都包含 3 个元素。

{ [[0,0,0,], [0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]],
[[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]],
[[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]] }

2, 2, 1 表示 2 个数组的列表，每个数组包含 2 个数组，每个数组有 1 个元素

{ [[0], [0}],
[[0], [0]] }

用numpy中的零填充数组

4 个答案: