Conocimiento de Python

1.forma

# 1.forma 
# # Matriz unidimensional 
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 ] 
b = matriz np. (a) 

print (b.shape [0 ]) # más externa elementos 12 
# de impresión (b.shape [1]) veces el exterior #, # IndexError:. OUT índice tupla de Rango 

# ¿Por qué no a.shape [0], porque la 'lista' objeto tiene sin atributo 'forma' 

# Arreglo bidimensional 
a = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [ 9,10,11,12 ]] 
b = matriz np. (a)
 print (b)
 print (b.shape [0], b.shape [1]) # 3 capas más externas, 4 internas

# salida ：
12 
[[ 1 2 3 4 ] 
 [ 5 6 7 8 ] 
 [ 9 10 11 12 ]]
 3 4

2.reforma

# 2.reformar 
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 ] 
b = np.array (a) .reshape (2,6) # 2 líneas 6 Columna 
print (b)
 print (a) 
b = np.array (a) .reshape (2,3,2) # 2 filas y 3 columnas de dos matrices 
print (b)
 print (np.array (a)) 

# reshape La matriz recién generada y la matriz original comparten la misma memoria, sin importar qué cambios se afecten entre sí.

# Salida: 
[[1 2 3 4 5 6 ] 
 [ 7 8 9 10 11 12 ]] 
[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 ] 
[[[ 1 2 ] 
  [ 3 4 ] 
  [ 5 6 ]] 

 [[ 7 8 ] 
  [ 9 10 ] 
  [ 11 12 ]]] 
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]

# 3.reforma (-1,1) se interpreta como: -1 fila == sin fila; 1 == 1 columna, entonces este es el vector de 1 columna 
a = [1,2,3,4,5,6,7 , 8,9,10,11,12 ] 
b = np.array (a) .reshape (-1,1 ) # 12 * 1
 print (b) 

a = [1,2,3,4,5,6, 7,8,9,10,11,12 ] 
b = np.array (a) .reshape (-1,2 ) # 6 * 2
 print (b) 

a = [1,2,3,4,5,6 , 7,8,9,10,11,12 ] 
b = np.array (a) .reshape (1, -1 ) # 1 * 12
 print (b) 

a = [1,2,3,4,5, 6,7,8,9,10,11,12 ] 
b = np.array (a) .reshape (2, -1 ) # 2 * 6
 print (b)

#Resultado : 
[[1 ] 
 [ 2 ] 
 [ 3 ] 
 [ 4 ] 
 [ 5 ] 
 [ 6 ] 
 [ 7 ] 
 [ 8 ] 
 [ 9 ] 
 [ 10 ] 
 [ 11 ] 
 [ 12 ]] 
[[ 1 2 ] 
 [ 3 4 ] 
 [ 5 6 ] 
 [ 7 8 ] 
 [ 9 10 ] 
 [ 11 12 ]]
[[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ]] 
[[ 1 2 3 4 5 6 ] 
 [ 7 8 9 10 11 12 ]]
 >>>

 

3. Cuando estaba estudiando esto, parecía referirme a ese sitio web, algunos de ellos no recordaban.