Numpy中array數(shù)組對象的儲存方式(n,1)和(n,)的區(qū)別
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)，希望度過此文章的小伙伴都能明白。
例如如果我們創(chuàng)建一個包含10個整型數(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 包含了一個數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，儲存成如下的樣子：
a.shape
數(shù)據(jù)的維度為：(10,)
在這里，shape=(10,)意味著這個數(shù)組僅僅被一個索引支配：從0到9。從概念上講，假如我們使用這個單獨的索引給 a 打上標(biāo)簽，那么 a 將看起來像這樣：
reshape一個數(shù)組的操作不會改變數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，而是創(chuàng)建一個新的解釋數(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)就會有兩個維度來控制，其中一個的范圍是從0到4，另一個的范圍是從5到9。
我們舉個例子，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)該與此類似：a=[1,2,3,4,5]
第二個形狀為（10,1）。 類似于b=[[1],[2],[3],[4],[5]]
到此這篇關(guān)于Numpy中array數(shù)組對象的儲存方式(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)組對象(n,1)和(n,)內(nèi)容請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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