python array中關于[a，b，c]的使用方式
更新時間：2024年02月24日 09:24:16 作者：Melo丶
這篇文章主要介紹了python array中關于[a,b,c]的使用方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
不論是用numpy或者是tensorflow，在機器學習的過程中常常會用到[]來提取array中的元素，但是再找了很多的資源之后發(fā)現并沒有比較好的解釋
我在嘗試之后給出list[]的用法和解析，希望能幫到大家
以這樣的數據為例
list1 = np.arange(24).reshape([2,3,4]) ‘'‘ [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] '‘'
1.[a,b,c]類型
在array中取到了位置[a,b,c]的元素，不多做解釋。
print(list1[1,1,1]) # 17
2.[]中含有‘：’符號
只有：時，代表取某一維度的全部元素
：前后有數字時，相當于把那維當做一個list，1：3就代表取索引1，2的元素
其中的關系給出兩個例子，大家可以思考其中的原理
print(list1[:,:,1]) # 代表取出前兩個維度的所有元素，只要第三維度的1索引元素 ‘'‘ [[ 1 5 9] [13 17 21]] '‘' print(list1[:,1:3,-1]) # 取出第一個維度所有元素，第二個維度的索引1和2的元素，第三個維度倒數第一個的元素 ''' [[ 7 11] [19 23]] '''
3.None出現的時候
None是用來增加維度的，在哪里出現就給哪里增加1維
print(list1) print(list1[None]) # 相當于在最前面增加一維 print(list1[None].shape) ''' [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] [[[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]]] (1, 2, 3, 4) ''' print(list1) print(list1[:,:,None]) print(list1[:,:,None].shape) ‘'‘ [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] [[[[ 0 1 2 3]] [[ 4 5 6 7]] [[ 8 9 10 11]]] [[[12 13 14 15]] [[16 17 18 19]] [[20 21 22 23]]]] (2, 3, 1, 4) '‘'
None的作用于np.newaxis的作用是一樣的
下面給出一個例子，大家可以體會一下：
print(list1) print(list1[None,]) print(list1[None,].shape) print(list1[np.newaxis,:]) print(list1[np.newaxis,:].shape) ‘'‘ [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] [[[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]]] (1, 2, 3, 4) [[[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]]] (1, 2, 3, 4) '‘'
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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