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对numpy中shape的深入理解

作者:by_study  发布时间:2023-12-09 03:43:41 

标签:numpy,shape

环境:Windows, Python2.7

一维情况:


<span style="font-size:14px;">>>> import numpy as np
>>> a = np.array([2,3,33])
>>> a
array([ 2 3 33 ])
>>> print a
[ 2 3 33 ]
>>> a.shape
(3, )</span>

一维情况中array创建的可以看做list(或一维数组),创建时用()和[ ]都可以,多维也一样,两种方法创建后的输出显示结果也相同,这里使用[ ]进行创建

输出a的shape会显示一个参数,就是这个list中元素个数

创建时也可以直接使用np.zeros([1]),这样会创建全0的list,或者np.ones([1]),不需要我们输入数据,见下图:


<span style="font-size:14px;">>>> a = np.zeros([1])
>>> b = np.ones([1])
>>> print a
[ 0. ]
>>> print b
[ 1. ]</span>

二维情况:


<span style="font-size:14px;">>>> a = np.array([[2,2,2],[3,3,3]])
>>> print a
[[ 2 2 2 ]
[ 3 3 3 ]]
>>> a.shape
(2, 3)</span>

二维情况中array创建的可以看做二维数组(矩阵),注意创建时需要使用2个[ ],输出a的shape显示的(2,3)相当于有2行,每行3个数,使用np.ones创建结果如下:

<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([2, 3]) >>> print a [[ 1. 1. 1. ] [ 1. 1. 1. ]]</span>

多维情况:

多维情况统一使用np.ones进行创建,先看三维情况:


<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([1,1,1])
>>> print a
[[[ 1.]]]
>>> a = np.ones([1,1,2])
>>> print a
[[[ 1. 1.]]]
>>> a = np.ones([1,2,1])
>>> print a
[[[ 1.]
[ 1.]]]
>>> a = np.ones([2,1,1])
>>> print a
[[[ 1.]]

[[ 1.]]]</span>

从上面的代码可以看出,三维情况创建时后面2个参数可以看做是创建二维数组,第1个参数看做创建的二维数组的个数,所以创建时输入的参数为2,3,2时,就相当于创建了2个3行2列的二维数组,如下:


<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([2,3,2])
>>> print a
[[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]

[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]]</span>

然后看四维情况:


<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([1,1,1,1])
>>> print a
[[[[ 1.]]]]
>>> a = np.ones([1,1,1,2])
>>> print a
[[[[ 1. 1.]]]]
>>> a = np.ones([1,1,2,1])
>>> print a
[[[[ 1.]
[ 1.]]]]
>>> a = np.ones([1,2,1,1])
>>> print a
[[[[ 1.]]

[[ 1.]]]]
>>> a = np.ones([2,1,1,1])
>>> print a
[[[[ 1.]]]

[[[ 1.]]]]</span>

从上面代码可以看出:四维时将第一个参数设置为2和第二个参数设置为2时,输出结果中间的空行数量不同,我把它理解成先创建1行1列的二维数组[[ 1. ]],然后按照第2个参数打包这样的二维数组,如果第二个参数是2,则打包2个2维数组变成[[[ 1. ]],[[ 1. ]]](小包),然后按照第1个参数再打包这样的包,如果第一个参数是2,则变成[[[[ 1. ]], [[ 1. ]]], [[[ 1. ]], [[ 1. ]]]](大包),就是下面的结果:


<span style="font-size:14px;">>>> a = np.ones([2,2,1,1])
>>> print a
[[[[ 1.]]

[[ 1.]]]

[[[ 1.]]

[[ 1.]]]]</span>

四维以上的结果也是这么理解~输出中区分参数用空行~

然后来看一下特定输出:


>>> import numpy as np
>>> m = np.ones([2,3,2,3])
>>> print m
[[[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]]
[[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]]]
>>> print m[1,:,:,:]
[[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]]
>>> print m[:,1,:,:]
[[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]]
>>> print m[:,:,1,:]
[[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]]
>>> print m[:,:,:,1]
[[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]
[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]]

前面print m很好理解~

然后print m[1,:,:,:],:代表默认值(就是一开始你输入时指定的值),这句代码相当于输出2个包中的第1个包(从0开始计数),这个包里面有3个小包,小包里面是2*3的二维数组,所以结果就是上面的~

然后print m[:,1,:,:],相当于输出2个大包,每个大包输出第1个小包,小包里面是2*3的二维数组

然后print m[:,:,1,:],相当于输出2个大包,每个大包输出3个小包,小包里面是二维数组的第1行

然后print m[:,:,:,1],相当于输出2个大包,每个大包输出3个小包,小包里面是1*2的二维数组

其他结果可以自己去试试~

总结:采用np.array()创建时需要几个维度就要用几个[ ]括起来,这种创建方式要给定数据;采用np.ones()或np.zeros()创建分别产生全1或全0的数据,用a.shape会输出你创建时的输入,创建时输入了几个维度输出就会用几个[ ]括起来,shape的返回值是一个元组,里面每个数字表示每一维的长度

来源:https://blog.csdn.net/by_study/article/details/67633593

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