programming python

Như trăn ma trận

Nếu chúng thực sự là 1D, bạn sẽ phải tăng kích thước bằng cách này hay cách khác. Ví dụ, định hình lại hoặc bổ sung một chiều như tôi đã làm với

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

9 ở trên. Hoặc sử dụng một số chức năng làm điều đó cho bạn

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

0 tham gia các mảng trên một chiều ban đầu mới. Hãy nhớ rằng trong Python/Numpy Kích thước đầu tiên là phần bên ngoài giống nhau [Matlab là ngược lại]

Các biến thể

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

1 điều chỉnh các kích thước, và sau đó làm____02.

In [66]: np.stack[[x,y,z],axis=1].shape                                                        
Out[66]: [10, 3]
In [67]: np.column_stack[[x,y,z]].shape                                                        
Out[67]: [10, 3]
In [68]: np.vstack[[x,y,z]].shape                                                              
Out[68]: [3, 10]

===

D0 =np.array[[[np.cos[2*np.pi*f*time]],[np.sin[2*np.pi*f*time]],np.ones[[len[time],1]].transpose[]],'float'].transpose[]

tôi đoán

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

3 là vô hướng và

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

4 là một mảng 1D [hình dạng [10,]]

[np.cos[2*np.pi*f*time]]

Ended A [10,] in

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

5, when the variable to a array to shape [1,10].

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

6 is [10,1] has been convert to [1,10].

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

7 in this number tạo ra một mảng [3,1,10]. Switch that is [10,1,3]

Nếu bạn bỏ qua [] và định dạng tạo ra [1,10] mảng

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

will tham gia 3 [10,] array to done [3,10], sau đó chuyển sang [10,3]

Ngoài ra,

In [62]: x,y,z = np.ones[[10,],int], np.zeros[[10,],int], np.arange[10]                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: [10,]
In [64]: np.array[[x,y,z]].shape                                                               
Out[64]: [3, 10]
In [65]: np.array[[x,y,z]].T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array[[[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]]]

Tham gia các mảng 3 [1,10] để tạo một [3,10], mà bạn có thể chuyển vị trí

numpy. nối [[a1, a2,. ], axis = 0, out = none, dtype = none, cast = "more_kind"]#nối[ . ], a2, ...] , axis=0 , out=None, dtype=None, casting="same_kind"]#

Tham gia một chuỗi dọc theo một hệ thống hiện có

Tham sốsa1, A2, trình tự của Array_likea1, a2, … trình tự của Array_like

Các mảng phải có dạng tương tự, ngoại trừ trong kích thước tương ứng với thành phần [theo mặc định, theo mặc định]

Trục, tùy chọn int, tùy chọn

Các mảng dọc theo đó các mảng sẽ được kết nối. Nếu trục không được, các mảng được làm phẳng trước khi sử dụng. Default is 0

Outndarray, tùy chọn ndarray, tùy chọn

Nếu được cung cấp, điểm đến để đặt kết quả. Hình dạng phải đúng, phù hợp với những gì Concatenate sẽ trở lại nếu không có đối số nào được định nghĩa

DTYPEST hoặc DTYPE str hoặc dtype

Nếu được cung cấp, mảng đích sẽ có DTYPE này. Unable to be supply to the outside

New in version 1. 20. 0

Đúc {'no,' tương đương, 'an toàn {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, tùy chọn

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề