本人刚刚接触 numpy ,使用 np.array( )创建“矩阵”(实则是多维数组),但遇到一些降维的函数操作,比如 np.sum( ), np.mean( ), np.diag( )等, arrays 原先的维度将不被友好地保存,如图所示,图片摘自 stackoverflow :
这是我 google 得到的最棒的答案: http://stackoverflow.com/questions/4151128/what-are-the-differences-between-numpy-arrays-and-matrices-which-one-should-i-u
也欢迎 V2EX 的盆友们,一起讨论讨论。 特别是 arrays 遇到降维操作时,如何优雅得处理?
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chuan 2016-03-23 11:48:15 +08:00
numpy 的坑啊,一开始学的时候各种受不了,后来习惯了。。一般还是推荐用 array 多些吧
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chlx 2016-03-23 11:58:08 +08:00
图片挂了.
能用 ndarray 就别用 matrices. 关于维度的问题执行这些会降维的函数时指定 axis 对哪个维度操作 另外个也该看看的, broadcasting: http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.broadcasting.html |
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sukai0me OP @chlx
图片:![numpy reduce function]( http://chuantu.biz/t2/33/1458704263x3738746571.png) 再补充有关降维函数:若 A 为 2x2 的 array ( A.shape=(2,2)),进行 np.sum(A, 0),指定 axis 为 0 ,得到的结果不在是二维数组,而是一维数组,即: np.sum(A, 0).shape=( 2, ),也就是我所说的维度不被保存 |
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chlx 2016-03-23 14:46:43 +08:00
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