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三个NumPy数组合并函数的使用

待合并的数组除了待合并的维度，其余维度上的值必须相等。二维数组（矩阵）有两个 axis，一个 axis = 0（行方向），一个 axis = 1（列方向），如果是多维数组依次类推。...这种合并二维数组的场景非常多，比如对于输入特征为二维数组的情况下，需要补充新的样本，可以将二维数组沿着行方向进行合并，有时会将行称为样本维度。...待合并的数组必须拥有相同的维度，如果不同维度则会抛出 ValueError 异常。...不过需要注意，当处理一维数组时： vstack 会把形状为 (N, ) 的一维数组转换为 (1, N) 的二维数组，然后进行后续的合并操作 hstack 的处理方式和 concatenate 一样，二维数组和一维数组合并会抛出...ValueError 异常，而两个一维数组合并会合并成新的一维数组，比如合并形状分别为 (3, ) 和 (2, ) 的两个一维数组，合并的结果为形状为 (5, ) 的一维数组。

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解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为​​(33, 1)​​的数据传递给一个期望形状为​​(33, 2)​​的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。...当我们进行数据处理和分析时，有时候会遇到需要将两个数据集进行合并的情况。例如，我们有两个数据集，一个是包含学生姓名和年龄的数据集，另一个是包含学生姓名和分数的数据集。...然而，当我们尝试使用​​pd.merge()​​​函数将这两个数据集合并时，可能会遇到​​ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply...reshape函数可以在不改变数组元素的情况下改变数组的形状。注意，改变数组的形状后，数组的总元素个数必须保持不变。...然后，我们使用reshape函数将这个一维数组重新排列为一个2行3列的二维数组new_arr。最后，我们输出了新的数组new_arr。

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    C++数组名作函数参数 | 求3*4矩阵中最大的值

    在调用函数时，将实 参数组首元素的地址传递给形参数组名。这样，实 参数组和形参数组就共占同一段内存单元。 在C++中，数组名可以作实参和形参，传递的是数组的起始地址。 ...数组名代表数组首元素的地址，并不代表数组中的全部元素，因此用数组名作函数实参时，不是把实参数组的值传递给形参， 而只是将实参数组首元素的地址传递给形参。...而用数组名作函数实参时，改变形参数 组元素的值将同时改变实参数组元素的值。...C++用多维数组名作函数参数 如果用二维数组名作为实参和形参，在对形参数组 声明时，必须指定第二维的大小，且应与实参的第二维的大小相同，第一维的大小可以指定， 也可以不指定。...//如 int array[2][3];形参数组的两个维度都指定大小 int array[][3];//只中定第二维的大小，省略第一维 上述两种写法都是符合C++的语法规则的，但是读者需要知道，不能把第二维的大小省略

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    5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

    PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。PyTorch 最基本也是最重要的部分之一是创建张量，张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。...在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环，我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时，足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。 “为什么不使用 NumPy 库呢？”...mat1 =torch.randn(3,2) describe(torch.mm(x, mat1)) 只需将矩阵作为参数传递，我们就可以轻松地执行矩阵乘法，该函数将产生一个新的张量作为两个矩阵的乘积。...现在我们可以成功地对张量执行矩阵乘法。两个张量的数据类型必须匹配才能成功操作。...torch.mm() 函数遵循的是矩阵乘法的基本规则。即使矩阵的顺序相同，它仍然不会自动与另一个矩阵的转置相乘，用户必须手动定义它。

    1.9K10

    TypeScript实现向量与矩阵

    向量 向量是线性代数研究的基本元素，将一组数放在一起其基本的表示方法就是向量，例如：一个数: 100，一组数：(25,78,101)。其中一组数就可以称为向量，示例中的这组数是一个三维向量。...创建一个TS文件，命名为：Vector.ts，用于实现向量的所有方法 声明向量类，在构造函数中声明我们需要传的参数，向量就是一组数，因此我们用数组来表示向量 export class Vector {...获取矩阵的形状，返回这个矩阵由几行几列组成 行数就是二维数组的长度 列数就是二维数组的中0号数组的长度 获取矩阵的行数，获取矩阵的列数。...矩阵与向量相乘 上述公式描述了矩阵与向量相乘的运算过程，其运算方法如下： 矩阵与向量相乘时，矩阵的列数必须与向量的长度相等 获取矩阵的行向量，将矩阵的每个行向量与向量进行点乘运算 矩阵与矩阵相乘...上述公式描述了矩阵与矩阵相乘的运算过程，其运算方法如下： 矩阵与矩阵相乘时，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数 将第一个矩阵拆分为一个个的行向量，将第二个矩阵拆分为一个个的列向量 用拆分出来的行向量

    1.9K21

    C语言初阶——数组

    一维数组的创建 数组的创建需要有两个必要条件，一是数组内元素类型（整型、浮点型、字符型等），二是必须有数组名（数组名不能与关键字冲突），关于数组大小，可以不设定，但不能不清楚。  ...二维数组的创建、初始化与使用  因为都差不多，所以我放在一起说 二维数组的创建需有两个下标访问操作符，都是表示大小 二维数组初始化跟一维数组一样，能省略，但只能省略一点点，...即列不能省略  ​​ 二维数组在使用时需要注意下标问题，因为是两个下标，所以在使用前可以先画图理解 二维数组在内存中的存储 我们已经知道了一维数组在内存中是连续存放的，那么二维数组是否也如此呢...跟变量和常量一样，数组能作为参数传递给函数，以便函数执行操作 冒泡排序 冒泡排序可以将数组进行排序，因此需要把输入传入排序函数中。...总结    数组的知识也比较简单，无非就是一维数组、二维数组的创建、初始化、使用、储存与数组传参，我们可以利用数组表示出矩阵，也就是说我们可以利用目前所学的知识写出三子棋、扫雷等小游戏，三子棋马上更新！

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    TypeScript 实战算法系列（九）：实现向量与矩阵

    向量 向量是线性代数研究的基本元素，将一组数放在一起其基本的表示方法就是向量，例如：一个数: 100，一组数：(25,78,101)。其中一组数就可以称为向量，示例中的这组数是一个三维向量。...创建一个TS文件，命名为：Vector.ts，用于实现向量的所有方法 声明向量类，在构造函数中声明我们需要传的参数，向量就是一组数，因此我们用数组来表示向量 export class Vector {...获取矩阵的形状，返回这个矩阵由几行几列组成 行数就是二维数组的长度 列数就是二维数组的中0号数组的长度 获取矩阵的行数，获取矩阵的列数。...矩阵与向量相乘 上述公式描述了矩阵与向量相乘的运算过程，其运算方法如下： 矩阵与向量相乘时，矩阵的列数必须与向量的长度相等 获取矩阵的行向量，将矩阵的每个行向量与向量进行点乘运算 矩阵与矩阵相乘...上述公式描述了矩阵与矩阵相乘的运算过程，其运算方法如下： 矩阵与矩阵相乘时，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数 将第一个矩阵拆分为一个个的行向量，将第二个矩阵拆分为一个个的列向量 用拆分出来的行向量

    2.2K30

    码农眼中的数学之～矩阵专栏（附Numpy讲解）

    不影响阅读的) Numpy有专门的矩阵函数（np.mat），用法和 ndarray差不多，我们这边使用经常使用 ndarray类型，基础忘记了可以去查看一下：Numpy基础 扩展：矩阵的加法运算满足交换律...幂乘比较简单，就是每个元素开平方，不一定是方阵 必须是方阵才能进行幂运算，比如 A²=A×A（矩阵相乘前提： 第一个矩阵A的行=第二个矩阵A的列==>方阵） print(A)print("-"*5)print...，传一个shape元组np.ones((2,5)) array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) # 三维 可以理解为两个二维数组np.ones...转置矩阵 ：将矩阵的行列互换得到的新矩阵(行列式不变) image.png 再次提醒：两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数(column)和另一个矩阵B的行数(row)相等才可以进行计算 A = np.arange...212 213 def _assertFinite(*arrays):LinAlgError: Last 2 dimensions of the array must be square # 必须是方阵的验证

    3.3K40

    总结numpy中的ndarray，非常齐全

    axis参数此时可以派上用场，表示将array_like的数据作为行还是作为列来生成二维数组，默认为0时作为行，如果为-1则作为列。...两个形状相同的数组之间也可以直接进行算术运算，运算的结果是将两个数组索引相同的数据进行算术运行，生成一个新数组。...矩阵相乘的条件是第一个矩阵的列与第二个矩阵的行相等，(M行 * N列) * (N行 * L列) = (M行 * L列)。 mat(): 将二维的数组转换成矩阵。...将两个数组转换成矩阵后，如果满足矩阵的相乘条件，即可将它们相乘。 matmul(x1, x2): 矩阵相乘，传入两个满足相乘条件的矩阵，也可以是二维数组或列表，会自动转换成矩阵。...dot(a, b[, out]): 矩阵相乘，传入两个满足相乘条件的矩阵，也可以是二维数组或列表，会自动转换成矩阵。

    1.5K20

    C语言——函数(1)

    printf("最大值为：%d\n", Max(a, b)); return 0; } 在这个代码中调⽤Max函数时，传递给函数的参数a和b，称为实际参数，简称实参。...我们可以通过监视来进行观察： 当进入Max函数时，a和b的值就传递给了x和y，但是他们的地址却是不一样的，所以我们 可以理解为形参是实参的⼀份临时拷⻉。...形参如果是 ⼆维数组 ， ⾏可以省略，但是列不能省略 5. 数组传参，形参是不会创建新的数组的 6....形参操作的数组和实参的数组是 同⼀个数组，因为传的是数组首元素地址，当形参数组各元素值发生变化时，实参数组的值也会同步发生变化。...//写⼀个函数将⼀个整型数组的内容，全部置为-1，再写⼀个函数打印数组的内容。

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    NumPy 1.26 中文官方指南（三）

    直到 Python 3.5 之前，使用数组类型的唯一劣势是你必须使用dot而不是*来对两个张量（标量积，矩阵向量乘法等）进行乘法运算。自 Python 3.5 以来，你可以使用矩阵乘法@运算符。...直到 Python 3.5，使用array类型的唯一缺点是你必须使用dot而不是*来乘法（缩减）两个张量（数量积，矩阵向量乘法等）。从 Python 3.5 开始，你可以使用矩阵乘法@运算符。...在 Python 3.5 之前，使用 array 类型的唯一不利之处是必须使用 dot 而不是 * 进行乘法（缩减）两个张量（标量积、矩阵向量乘法等）。...要保存三维数据，你需要使用 array 或者可能是一个 matrix 的 Python 列表。 二维矩阵的最小值。你不能有向量。它们必须被转换为单列矩阵或单行矩阵。...是 NumPy 的默认选项，所以一些函数可能会返回一个 array，即使你将 matrix 作为参数传递给它们也会如此。

    38310

    码农眼中的数学之～矩阵专栏（附Numpy讲解）

    NumPy 来演示一下矩阵加法（不懂代码的直接看结果，不影响阅读的) Numpy有专门的矩阵函数（np.mat），用法和 ndarray差不多，我们这边使用经常使用 ndarray类型，基础忘记了可以去查看一下...两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数(column)和另一个矩阵B的行数(row)相等才可以进行计算 ?...、幂运算 幂乘比较简单，就是每个元素开平方，不一定是方阵 必须是方阵才能进行幂运算，比如 A²=A×A（矩阵相乘前提： 第一个矩阵A的行=第二个矩阵A的列==>方阵） print(A) print("-...，传一个shape元组 np.ones((2,5)) array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) # 三维 可以理解为两个二维数组...转置矩阵 ：将矩阵的行列互换得到的新矩阵(行列式不变) m行×n列的矩阵行和列交换后就变成了 n行×m列的矩阵，eg： 3行×2列 ==> 2行×3列 ?

    1.7K30

    5-Numpy数组广播

    : print(b) [0 1 2] [[0] [1] [2]] # 两个数组相加（注意数组非矩阵） In [18]:a + b Out[18]: array([[0, 1, 2]....: a = np.arange(3) 首先创建得两个数组，M 为2行3列的二维数组，a为一个1行的一维数组 首先根据规则1，我们看到数组a的维数较少，因此我们在数组的左侧填充了1维使其成为和M相同维度的二维数组...，3*1的二维数组和一个一维数组 a.shape = (3, 1) b.shape = (3,) 规则1说我们必须填充b的形状使其形成二维数组（1行3列）： a.shape -> (3, 1...*同样除了+ 还可以用于其他函数例如log等 广播操作练习 在上一节中，我们看到ufunc允许NumPy用户消除显式编写慢速Python循环的需要。广播扩展了此功能。一个常见的示例是将数据阵列居中时。...绘制二维函数 广播非常有用的一个地方是基于二维函数显示图像。如果我们要定义一个函数z= f（x，y），可以使用广播来计算整个网格中的函数 这里我们用py代码执行 #!

    85110

    详解Leetcode中关于malloc模拟开辟二维数组问题，涉及二维数组的题目所给函数中的各个参数的解读

    涉及二维数组的题目所给函数中的各个参数的解读 3. 二维数组每一维长度的更新 二维数组的模拟开辟 此题要求返回一个矩阵，我们都知道矩阵可以当作一个二维数组来看待。...同样需要注意的是：pArr的类型为int(* )[col]所以一般在做题时不使用此创建方法，但单纯模拟创建二维数组是没有问题的。此方法动态开辟的二维数组在内存中是连续存放的。...总结：在我们刷Leetcode时涉及需返回矩阵的题目时，函数返回类型多为二级指针，这时我们就必须使用第一种模拟创建二维数组的方法。...但是并不是直接创建的二维数组，形如：int pArr[row][col]，因为我们知道如果传pArr时，grid类型就是int*了，与题不符，而且不能使用下表直接访问元素。...这里的returnSize是我们需要设置的值，可以理解为返回的矩阵（二维数组）的长度，即矩阵行数，写完代码时我们需解引用*returnSize设置长度。

    14510

    C语言之指针（中）

    3.使用 1.使用的情景 一般情况下，用在一维数组时并不方便，所以我们一般多用在二维数组、多维数组。 注意：既然数组指针指向的是数组，那数组指针中存放的应该是数组的地址。...二维数组传参，函数形参的设计 只能省略第一个[ ]的数字。...因为对一个二维数组，可以不知道有多少行，但是必须知道一行多少元素。 这样才方便运算。 2.指针传参 指针传参，一般用指针接收。...} #include int main() { test(ADD);//将函数ADD()的地址传参给函数test() return 0; }  4.两个特别的代码 这两个代码都是我在...如果你把函数的指针（地址）作为参数传递给另一个函数，当这个指针被用来调用其所指向的函数时，我们就说这是回调函数。

    74920

    Broadcast: Numpy中的广播机制

    在numpy中，针对两个不同形状的数组进行对应项的加，减，乘，除运算时，会首先尝试采用一种称之为广播的机制，将数组调整为统一的形状，然后再进行运算。...) 上述代码进行矩阵加法运算，numpy在处理时，首先将数组b延伸成为和数组a长度相同的一个数组，示意如下 ?...数组的广播是有条件约束的，并不是任意两个不同形状的数组都可以调整成同一形状，其操作逻辑如下 第一步，判断输出结果的数组尺寸，即shape属性，取输入数组的每个轴的最大值 第二步，将shape属性与输出数组不一致的话输入数组进行广播...a为二维数组，4行1列，数组b为一组数组，也可以看做是1行5列的二维数组，二者相加，对应的输出数组的行为4行，取数组a的行数，列为5列，取数组b的列数。...明确输出结果为4行5列的矩阵之后，将输入的数组a和b通过广播机制扩展为4行5列的数组。

    95320

    NumPy学习笔记—(23)

    这里的axis参数指定的是让数组沿着这个方向进行压缩，而不是指定返回值的方向。因此指定axis=0意味着第一个维度将被压缩：对于一个二维数组来说，就是数组将沿着列的方向进行聚合运算操作。...，上例中我们需要对a和b两个数组都进行广播才能满足双方是相同的形状，最后的结果是一个二维的数组。...2.3.2.绘制二维函数的图形 广播还有一个很有用的场景，就是当你需要绘制一个二维函数的图像时。...上面的图形以一种极其吸引人的方式为我们展现了二维函数的分布情况。 3.比较，遮盖和布尔逻辑 本小节将介绍使用布尔遮盖（掩码）来测试和操作 NumPy 数组的知识。...当数组是一个 NumPy 的布尔数组时，你可以将这个布尔数组想象成它是由一系列二进制位组成的，因为1 = True和0 = False，所以使用&和|运算得到的结果类似上面的例子： A = np.array

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