时间:2021-05-22
你搜索这个,你会发现好多都是np.zeros(5,2),嗯都是复制的一个国外的帖子,然而没有翻译人家的话。
然后你愤怒的关闭页面。这简直就是文不对题,这哪是空的。
实际上,numpy的数组机制并不支持空数组。(什么鬼答案?)简单来讲就是numpy会申请连续的内存,如果频繁改变大小,他就要频繁申请新的内存。如果你会c语言知道指针的话,你很容易就能想到他不是list格式而是array格式。
如果你不会c语言,那么也没有关系。不影响。只需要记住,numpy的数组一旦变动大小就会像搬家一样大包小包的带着自己的全部数据,拉家带口的搬到新家,所以,才需要你一开始就将numpy数组的大小设定好。
这也就意味着,你不能从空开始,一点点堆数据。但是你可以赋值啊。
举个例子:
sum = np.zeros(shape=(2284,1200))for i in range(2284): pic_lab = mini_lab[i,:,:] pic_flatten = np.reshape(pic_lab,(1,1200)) sum[i] = pic_flatten一般我们都不会一点谱都没有,真的没谱的话,不如先用python的list,然后再用ndarray = np.array(list)转换好了。
以上这篇numpy 声明空数组详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
numpy.amin()和numpy.amax()numpy.amin()用于计算数组中元素沿着指定轴的最小值。numpy.amax()用于计算数组中元素沿着指
在实际使用numpy时,我们常常会使用numpy数组的-1维度和”:”用以调用numpy数组中的元素。也经常因为数组的维度而感到困惑。总体来说,”:”用以表示当
NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray创建一个numpy数组,如下所示importnumpyasnpx=np.array([[1,2,3],[4,
主要步骤1.生成普通python数组(bytearray(),os.urandom())2.转换成numpy数组(numpy.array())3.通过resha
看代码,tensor转numpy:a=torch.ones(2,2)b=a.numpy()c=np.array(a)#也可以转numpy数组print(type