Numpy ndArray:访问每个类的输入特性
Numpy ndArray是Numpy库中的一个重要数据结构，它是一个多维数组对象。在数据分析和科学计算领域，ndArray常被用来表示和操作多维数组数据。
ndArray的输入特性指的是访问和获取数组元素的方式。以下是几种常见的访问每个类的输入特性的方式：
- 索引访问： ndArray可以使用索引方式访问数组元素。对于一个二维数组，可以通过指定行和列的索引来获取相应的元素值。例如，对于一个ndArray对象arr，可以通过arr[row_index, column_index]来访问第row_index行、第column_index列的元素。
- 切片访问： ndArray支持切片操作，可以通过切片方式访问数组的子集。切片操作可以用于获取指定范围内的数组元素，例如获取第一行的所有列：arr[0, :]。
- 布尔索引访问： ndArray可以使用布尔数组来进行索引访问。布尔数组是一个与ndArray具有相同形状的数组，其中元素为True或False。通过布尔索引访问，可以根据指定条件从数组中筛选出符合条件的元素。例如，对于一个ndArray对象arr，可以使用arr[arr > 0]来获取大于0的元素。
- 花式索引访问： ndArray支持使用整数数组进行索引访问，这种方式被称为花式索引。通过花式索引，可以根据指定的整数数组来获取数组中的元素。例如，对于一个ndArray对象arr和整数数组idx，可以使用arr[idx]来获取数组中对应索引位置的元素。
ndArray的灵活的输入特性使得它在科学计算和数据分析中得到了广泛的应用。它可以用于处理各种数据类型、进行高效的数值计算和数组操作，并且支持广播、矢量化计算等功能。
在腾讯云的产品生态中，与Numpy ndArray相关的产品主要是腾讯云提供的AI计算服务。具体推荐的产品是腾讯云的AI Lab，该产品提供了强大的AI计算资源和算法模型，可以满足科学计算和数据分析的需求。您可以通过访问腾讯云AI Lab的官方介绍页面获取更详细的信息：腾讯云AI Lab介绍。
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4回答
我有一个函数，它以数组作为输入，并对其进行一些计算。输入数组可以是也可能不是numpy ndarray (可以是列表、熊猫对象等)。
在函数中，我将输入数组(无论其类型)转换为numpy ndarray。但是对于大型数组来说，这个步骤在计算上可能很昂贵，特别是如果函数在for循环中被多次调用的话。
因此，只有在输入数组还不是numpy ndarray的情况下，我才希望将它转换为numpy ndarray。
我该怎么做？
import numpy as np
def myfunc(array):
# Check if array is not already numpy ndarray
浏览 8提问于2020-03-05得票数 7
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1回答
我正在使用Cython和numpy，并且与更改numpy数组元素的dtype的cython函数有一个奇怪的问题。奇怪的是，只有在实际指定数组的输入类型时，才会更改dtype。
我在Ubuntu18.04上使用Cython==0.29.11、numpy==1.15.4、python3.6。
# cyth.pyx
cimport numpy as np
def test(x):
print(type(x[0]))
def test_np(np.ndarray[np.uint32_t, ndim=1] x):
print(type(x[0]))
现在，计算这个文件并使用以下函数：
浏览 1提问于2019-07-02得票数 2
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2回答
是否有一种方法可以禁用numpy中的无声转换？
import numpy as np
a = np.empty(10, int)
a[2] = 4 # OK
a[3] = 4.9 # Will silently convert to 4, but I would prefer a TypeError
a[4] = 4j # TypeError: can't convert complex to long
当分配任何非ndarray类型的值时，numpy.ndarray对象可以配置为返回TypeError吗？如果不是，最好的选择是子类numpy.ndarray (并覆盖
浏览 7提问于2014-08-24得票数 4
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我使用的是numpy，我想要计算ndarray的协方差矩阵。我正在尝试使用numpy.cov()，但没有得到正确的结果。下面是更多的细节。
我的ndarray是768x8，其中8是数据集中的数字特性。
当我使用MATLAB计算协方差矩阵时，我得到了一个8x8 (这是我所需要的)，但是当我使用np.cov()时，我得到了一个不正确的768x768。我尝试将rowvar参数更改为true，但这不起作用。
对numpy.cov()的正确调用是什么？换句话说，我将如何使用numpy再现MATLAB的cov()结果。
浏览 2提问于2017-04-02得票数 5
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我在博客中读到："NumPy是Pandas的一个依赖项“，同时提到Pandas的"Series”对象。这仅仅意味着NumPy ndarray是一个可以输入到Series构造函数的“数据”参数中的对象吗？
我提供了NumPy ndarray对象作为"data“参数的参数，结果是一个一维的Series对象。
浏览 14提问于2022-11-07得票数 0
1回答
我正在尝试使用Python进行分类。我有一些输入列(让k个变量)和一个输出列。
Let inputfeatures
= array([[ 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[ 1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[ 1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[ 1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[ 0, 0,
浏览 5提问于2021-03-06得票数 2
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我想在我的数据处理管道中减少一个内存复制步骤。
我想做以下几点：
从自定义C库生成一些数据
将生成的数据输入运行在GPU上的MXNet模型。
就目前而言，我的管道做了以下工作：
通过np.empty(...)创建一个连续的numpy数组。
通过np.ndarray.__array_interface__获取指向numpy数组的指针
从python调用C库(通过ctype)来填充numpy数组。
将numpy数组转换为mxnet NDArray，这将复制底层内存缓冲区。
将NDArray打包到mx.io.DataBatch实例中，然后输入到模型中。
请
浏览 1提问于2018-12-31得票数 1
1回答
我正在尝试使用python中的tsfresh包，以便从加速度传感器输入中提取特征，我遇到了几个需要滞后变量的特征：
tsfresh.feature_extraction.feature_calculators.agg_autocorrelation(x, param)
Where:
x (numpy.ndarray) – the time series to calculate the feature of
param (list) – contains dictionaries {“f_agg”: x, “maxlag”
浏览 4提问于2020-01-24得票数 1
我想要创建一个类，它的行为类似于numpy数组，但是拥有额外的方法/属性，并且一直在读取和不完全理解numpy子类ndarray的。在那个网页上有一个例子
import numpy as np
class RealisticInfoArray(np.ndarray):
def __new__(cls, input_array, info=None):
# Input array is an already formed ndarray instance
# We first cast to be our class type
obj
浏览 3提问于2021-11-12得票数 2
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阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
我正在探索python中的scipy.linalg.get_blas_function()方法。但我注意到它在处理numpy int类型时遇到了一些困难。
输入
import scipy.linalg
import numpy as np
def blas(name, ndarray):
arr = scipy.linalg.get_blas_funcs((name,), (ndarray,), dtype=ndarray.dtype)[0]
return arr
blas_scal = blas('scal', np.array([], dtype=np.
浏览 3提问于2018-01-14得票数 0
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1回答
从熊猫DataFrame，d_train开始(774行)：
其思想是遵循的例子来研究岭系数路径。
在这个例子中，下面是变量类型：
X, y, w = make_regression(n_samples=10, n_features=10, coef=True,
random_state=1, bias=3.5)
print X.shape, type(X), y.shape, type(y), w.shape, type(w)
>> (10, 10) <type 'numpy.ndarray'&g
浏览 5提问于2017-02-03得票数 1
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3回答
我正在用Python做一个需要大量数值数组计算的项目。不幸的是(或者幸运的是，取决于您的POV)，我对Python非常陌生，但是多年来我一直在做MATLAB和Octave编程(APL之前)。我非常习惯于让每个变量自动输入到一个矩阵浮点，并且仍然习惯于检查输入类型。
在我的许多函数中，我要求输入S是一个大小为numpy.ndarray的(n,p)，所以我必须同时测试类型(S)是numpy.ndarray并获得值(n,p) = numpy.shape(S)。一个潜在的问题是输入可能是list/tuple/int/etc.，另一个问题是输入可以是一个形状()：S.ndim = 0数组。我突然想到，我
浏览 4提问于2012-09-20得票数 4
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原始问题描述
当我用numpy实现一些机器学习算法时，问题就出现了。我想要一些新的类ludmo，它的工作方式与 numpy.ndarray一样，但是还有一些属性。例如，使用一个新属性ludmo.foo。我已经尝试过几种方法，但没有一种是令人满意的。
1.包装
首先，我为numpy.ndarray创建了一个包装类，如
import numpy as np
class ludmo(object):
def __init__(self)
self.foo = None
self.data = np.array([])
但是，当我使用一些函数(在scikit-
浏览 3提问于2015-03-02得票数 8
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我正在尝试理解代码示例。
数据集描述为。它有14个属性。
该示例使用以下代码加载数据。
# Load dataset
boston = learn.datasets.load_dataset('boston')
x, y = boston.data, boston.target
当我想了解更多关于x和y的信息时，我有以下几点。
>>> type(x)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(y)
<type 'numpy.ndarray'>
>>>
浏览 0提问于2016-12-27得票数 0
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1回答
在运行此代码时使用二维数组"axes“：
print(axes.shape)
print(axes)
for ax in np.nditer(axes, flags=["refs_ok"]):
print(type(ax))
生成以下输出：
(10, 4)
[[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1a215d8908>
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x1a1dcd37b8>
<matplot
浏览 13提问于2017-12-30得票数 1
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我有一个自定义类实现了__add__和__radd__
import numpy
class Foo(object):
def __init__(self, val):
self.val = val
def __add__(self, other):
print('__add__')
print('type self = %s' % type(self))
print('type other = %s' % type(other))
return
浏览 2提问于2017-08-29得票数 9
当使用自定义类的numpy array时：
class TestClass:
active = False
如何使用内联掩码(布尔索引数组)，如下所示：
直接尝试失败：
items = np.array([TestClass() for _ in range(10)])
items[items.active]
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'active'
有什么建议吗？
浏览 4提问于2016-08-14得票数 0
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1回答
我正在尝试效仿一个非常简单的例子
N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radiuses
print(type(x),type(y))
print('training samples ',len(x),len(y))
plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5)
plt.show()
这显示了
<clas
浏览 3提问于2016-11-16得票数 1
我正在尝试执行一个函数，其中一个输入参数必须是numpy.matrix类型(在numpy包中定义)。我对它的定义如下：
def MPC_controller(N: int, n_state: int, n_action: int, Q: numpy.matrix, R: numpy.matrix, A: numpy.matrix, B: numpy.matrix, x_ref: numpy.ndarray, u_ref: numpy.ndarray, action_limit: numpy.ndarray, state_limit: numpy.ndarray):
当我执行文件时，它总是显示相
浏览 7提问于2020-11-20得票数 0
1回答
没有从numpy ndarray派生子类，我就有了一个实现所有ndarray方法的类。尽管如此，一些numpy操作还是失败了。在我看来，isinstance(obj, ndarray)是在numpy代码中使用的。有没有办法将我的类注册(就像在中一样)作为numpy ndarray的子类(而不是子类化)？
浏览 3提问于2013-08-20得票数 0
Cython不喜欢闭包中的numpy数组？
%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
def f(np.ndarray[double, ndim=1] a):
def g (double b):
return a+b
return g(1)
使用稳定版本0.24，我得到：
Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
import numpy as np
cimpo
浏览 2提问于2017-01-28得票数 4
我将numpy升级到最新版本，现在我在导入numpy时遇到了以下错误：
'array_function‘：输入对象'numpy.ndarray’没有属性numpy.ndarray
我使用的是numpy版本1.16。
浏览 0提问于2019-01-14得票数 8
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print(type(trainX), type(trainY),type(testX),type(testY))
以的形式提供输出
<class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'>
现在编译后出现以下错误
浏览 0提问于2021-07-04得票数 1
目前，我很难将一些数据解析成一个培训框架。
问题是框架无法处理ndarray。我需要转换成一个数组列表。输入和输出数据当前存储为两个独立的numpy.ndarray列表。
输入数据必须转换为numpy数组的列表，其中每个数组都包含ndarray的一列。
输出数据必须转换为numpy数组的列表，其中每个数组都包含ndarray的行。
能把它转换成这个吗？
当我打印train_output_data时，我得到了这样的信息：
浏览 3提问于2016-11-13得票数 1
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2回答
我正在自学Python，希望有一个助手类从shell脚本或其他类中加载图像。
到目前为止，我的情况如下：
import cv2 as cv
import os, sys
class LoadImage:
def __init__(self, inputfile, outputfile=None):
self.inputfile = inputfile
self.outputfile = outputfile
self.img = None
if os.path.isfile(self.inputfile):
浏览 2提问于2014-03-08得票数 1
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我能够继承numpy：
class myary(np.ndarray):
def __new__(cls, arg1, arg2) :
.....
obj = super(myary, cls).__new__(cls, shape=(arg1,), dtype=np.int)
....
return obj
它可以工作，但问题是当我应用numpy函数时(如np.concatenate()，np.stack() ...等)输出是ndarray而不是myary。我实现了__array_wrap__，所以np.sort，np.add ...工
浏览 6提问于2020-04-12得票数 0
我正在构建一个程序，为文本描述分配多个标签/标签。我正在使用OneVsRestClassifier标记我的文字描述。xTrain，xTest和yTrain都是'numpy.ndarray'。考虑到我已经以正确的方式分割了培训和测试数据，这看起来确实很奇怪。下面是我的代码：
xTrain, xTest, yTrain, yTest = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
nb_clf = MultinomialNB()
sgd = SGDClassifier()
lr = LogisticRegression()
mn = Multino
浏览 1提问于2019-08-06得票数 0
1回答
我的问题很简单：
>>> isinstance(x, jax.numpy.ndarray)
True
>>> issubclass(jax.numpy.ndarray, numpy.ndarray)
True
>>> isinstance(x, numpy.ndarray)
False
现在我要漫谈，这样SE就会接受我的合理问题。
浏览 2提问于2020-11-02得票数 3
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1回答
我需要在C++程序中构建一个numpy数组
bp::list py_points;
// some code ....
在代码的某些部分，我需要将py_points转换为PyObject *类型来计算python模块
PyObject * point_array, * numpy, * ndarray;
numpy = PyImport_ImportModuleNoBlock("numpy");
ndarray = PyObject_GetAttrString(numpy, "array");
point_array = PyEval_CallObject(nd
浏览 4提问于2013-12-21得票数 3
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我想编写包含详细类型的函数，以便在使用任何类型索引(例如，VScode中的Pylance )时，您可以清楚地看到输入类型。我设法使用默认输入类型(如int )实现了一些结果，然后将其扩展到numpy.ndarray。但这就是我遇到问题的地方。例如，代码函数如下：
import numpy as np
def get_distance(arr1: np.ndarray, arr2: np.ndarray) -> int:
"""Returns Euclidian distance between 2 points in 3D space
Args
浏览 15提问于2022-01-20得票数 2
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我有两个不同类型的数组。
>>> type(pred)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(label1)
<type 'tuple'>
将它们转换为np.ndarray
>>> nl = np.array(label1)
>>> npred = np.array(pred)
>>> type(nl)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> type(npred)
浏览 4提问于2013-11-13得票数 3
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我有一个arff文件作为输入。我读取了arff文件并将元素值放入numpy ndarray.Now我的arff文件包含了一些'?‘其中的一些元素。基本上，这些是anamod计算的矩阵的属性值。anamod不能在“？”中计算插头的值。那些人的性格。我想为我的数据做一个天真的白杨，随机森林等预测。所以要处理“？”我想使用一个imputer，类似于:Imputer(缺失_ missing_values =‘NaN’，策略=‘Mean’，missing_values)--当然，上面的missing_values是字符串类型的。我的问题是如何将一些numpy ndarray元素的类型从float
浏览 1提问于2015-03-15得票数 1
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我正在尝试子类化一个numpy结构数组，这样我就可以在子类中添加特殊的方法。一切都很好，直到我从数组中检索到一个索引。当发生这种情况时，将返回numpy.void类型的对象，而不是子类的类型。(实际上，无论是否进行子类化，从结构化数组中检索单个索引都会返回numpy.void类型的对象。)为什么会这样呢？我如何确保返回我的类的一个实例？我认为重写__getitem__是可行的方法，但我对ndarray子类化还不够熟悉，不能确信我不会搞砸其他事情。请给我建议。
下面是我所描述的行为的一个示例：
import numpy as np
# The ndarray subclass
class Fo
浏览 0提问于2013-11-19得票数 3
假设我需要定义函数，当输入是numpy数组时，它返回函数的numpy版本。当输入是cupy数组时，它返回函数的cupy版本。
import numpy as np
import cupy as cp
def tan(arr):
return cp.tan(arr) if arr.__class__ is cp.ndarray else np.tan(arr)
我还需要创建诸如sin、cos、tanh等函数。是否有一种方法可以在循环中创建这些函数以避免输入，或者是否有更好的方法？谢谢!
浏览 5提问于2022-04-10得票数 0
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我无法在can中找到任何关于集群的足够简单的教程或描述，所以我将尝试解释我的问题：
我尝试对文档进行聚类(层次聚集聚类)，并为每个文档创建了一个向量，并生成了一个对称距离矩阵。vector_list包含(非常长)表示每个文档的向量。这个向量列表的顺序与我的输入文档列表相同，这样我(希望)能够(希望)能够将集群的结果与相应的文档匹配。
distances = distance.cdist(vector_list, vector_list, 'euclidean')
这给出了这样一个矩阵，其中对角线是每个文档到自己的距离(总是0)。
[0 5 4]
[5 0 4]
[5 4 0]
浏览 2提问于2011-10-11得票数 6
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Numpy ndarray必须具有相同类型的所有元素，而同一级别上的所有子数组必须具有相同的长度。这些属性也是C多维数组的属性。numpy ndarray之所以拥有这些属性，纯粹是因为它是在C数组之上实现的吗？创建快速多维数组实现真的需要这些属性吗？
浏览 6提问于2022-05-21得票数 3
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所以numpy ndarray是非常方便的，因为你只需要输入f(A)，对于任何一维函数f和任何ndarray A，它将以元素的方式应用f。有人告诉我，这也是将函数应用于ndarray并避免for循环的一种非常有效的方法。避免for循环，这是我被告知的。
事实证明，现在我需要应用一个函数f(A)，它不仅是一维的，而且需要了解每个元素的索引元组，以便为每个元素返回正确的值。有没有一种方法可以避免使用for循环或显式递归，并在这些情况下继续使用ndarray上的直接函数应用程序？还是我别无选择？
浏览 12提问于2018-08-14得票数 5
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在sklearn中实现的随机森林中有apply(X)函数-是否有与GBRT等效的函数？
编辑：
for estimator in gbrt.estimators_:
estimator.tree_.apply(X)
提供：
File "<pyshell#29>", line 2, in <module>
estimator.tree_.apply(Z)
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'tree_'
浏览 0提问于2015-03-31得票数 0
我想在带有日期索引的DataFrame上应用偏移滚动窗口函数。下面是一个例子：
rng = pd.date_range('2017-01-03', periods=20, freq='W')
df = pd.DataFrame(np.random.randn(20), rng, columns=['Val'])
df.index.name = 'Date'
r = df.rolling('15D')
这将生成一个DataFrame df，如下所示：
Val
Date
浏览 23提问于2018-03-06得票数 0
如何将Python数组转换为NumPy数组，保留混合数据类型，但将元组(括号)替换为方括号？您将注意到，前3列以int、float、float开头，最后一列是字符串。但是在第3块中，它们都变成了字符串！
以下是我的输出：
[(29606, 30.120779 , -97.309574 , 'DPCS')
(29606, 30.2312951 , -97.6918021 , 'DPCS')
(29606, 30.1682102 , -97.6160325 , 'DPCS')
(40880, 40.56634232, -83.1045648
浏览 1提问于2018-06-22得票数 0
2回答
我想使用numpy.full()创建一个numpy.ndarray，其中包含我拥有的一个自定义类的唯一实例。我目前的尝试是： import numpy as np
from custom_class import CustomClass
size_x = 4
size_y = 5
my_array = np.full((size_x, size_y), CustomClass('value')) 问题是，当我运行这段代码时，输出是一个numpy.ndarray，其中包含对同一对象的size_x x size_y的引用。查看示例输出： array([[<hexgrid
浏览 16提问于2019-12-29得票数 2
1回答
所以我在这里不知所措。我训练了我的模型，一切正常；但是当我尝试使用预测方法时，我得到了以下错误：
ValueError:在检查输入时出错:期望dense_1_input具有形状(64 )，但得到带有形状(1，)的数组
我觉得很奇怪，因为我给的输入是(64，)，我甚至用cli返回了这个形状
print(type(test_x[0]))
print(test_x[0].shape)
回传
<class 'numpy.ndarray'>
(64，)
在我看来，当我使用
print(str(np.argmax(model.predict(test_x
浏览 1提问于2021-08-10得票数 0
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1回答
使类可转换为ndarray
、、、、
除了通过子类(例如从list )，我如何使python对象隐式转换到ndarray
示例：
import numpy
arg=[0,1,2]
numpy.dot(arg,arg) # OK, arg is converted to ndarray
#Looks somewhat array like, albeit without support for slices
class A(object):
def __init__(self, x=0,y=1,z=2):
(self.x,self.y,self.z)=(x,y,z)
def __getitem__(
浏览 3提问于2015-05-04得票数 1
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我希望使用最有效的方法(即不使用python循环)获得numpy 2-d数组中每个列的随机真值的索引。
例如，给定以下二维numpy.ndarray
np.array(
[[True, False, False],
[True, True, True],
[False, True, False]]
)
提供一个一维numpy.ndarray，给出每个列(即第一个轴)的真实值的随机行索引位置：
numpy.ndarray([0, 2, 1])
反过来说，下列情况是不正确的：
numpy.ndarray([2, 2, 1])
因为，第一列在第三行中有一个非真值。
浏览 4提问于2020-04-09得票数 1
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我在源代码树中查看了numpy、numpy/__init__.py、numpy/core/__init__.py和其他一些文件的源代码，但没有找到ndarray。他们使用什么技巧来启用该命令 from numpy import ndarray 去上班？ 当然，同样的问题也适用于其他许多Python库；numpy和ndarray只是一个例子。我之所以这样问，是因为我想知道如何在我正在编写的包中实现类似的效果
浏览 90提问于2021-04-11得票数 1
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假设我有以下数组a和子集2x2矩阵：
import numpy as np
np.random.seed(0)
a = np.random.randint(9,size=(3,2,2))
for i in range(a.shape[0]):
m = a[i]
print(type(m))
print(m)
<class 'numpy.ndarray'>
[[5 0]
[3 3]]
<class 'numpy.ndarray'>
[[7 3]
[5 2]]
<class 'numpy.nda
浏览 3提问于2022-02-14得票数 0
回答已采纳
1回答
我编写了一些允许torch.Tensor和np.ndarray数据类型的代码。
这些函数将执行相同的操作，但由于它们对于某些代码来说都是不同的API，所以为了执行操作，我需要始终执行isinstance检查。
举个例子：
import torch
import numpy as np
from typing import Union
torch_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
numpy_array = np.array([1, 2, 3])
def expand(inputs: Union[torch.Tensor, np.ndarray]) ->
浏览 6提问于2022-10-11得票数 2
我想通过索引访问数据的值(xi和yi应该是行索引)，但是我得到了错误IndexError: indices are out-of-bounds。
for xi, yi in kd:
X, y = data[xi], y_labs[yi]
数据为pandas.core.frame.DataFrame
kd是numpy.ndarray
y_labs是numpy.ndarray
浏览 0提问于2015-11-28得票数 2
我正面临着numpy数组的异常行为，同时试图从一些numpy数组创建numpy 2D数组。下面是示例代码-
x = []
x.append(x1)
x.append(x2)
x.append(x3)
x = np.array(x)
print x1.shape, type(x1)
print x2.shape, type(x2)
print x3.shape, type(x3)
print x.shape, type(x)
print x[0].shape, type(x[0])
(1318,) <type 'numpy.ndarray'>
(1352,) &
浏览 4提问于2017-01-19得票数 2
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