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1 一维数组
直接上代码。
def npy1():
"""
一维数组
"""
arr1 = np.arange(4)
print(arr1)
"""
[0 1 2 3]
"""
arr2 = np.transpose(arr1)
print(arr2)
"""
[0 1 2 3]
"""
"""
结论:np.transpose() 对一维数组无效。
原因:一维数组不包含行列信息,本质为线性序列,即:元素按索引顺序连续存储。
"""
# ~ npy1()
2 二维数组
直接上代码。
def npy2():
"""
二维数组
"""
arr1 = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(arr1)
"""
[[0 1 2]
[3 4 5]]
"""
"""
形状:两行三列。
"""
print(arr1.shape)
"""
(2, 3)
"""
arr2 = np.transpose(arr1)
print(arr2)
print(arr2.shape)
"""
[[0 3]
[1 4]
[2 5]]
(3, 2)
"""
"""
转换后:行变列,列变行。
转换前形状:两行三列。
转换后形状:三行两列。
表现:原第一行变第一列,原第一列变第一行,……。
(2, 3)含义:前边数字(第一维)为行,后边数字(第二维)为列。
"""
"""
类比:在纸上画正方形,准备放某门课成绩。
如科目数为 3 、学生数为 1 ,需 3 个正方形。如“语文/数学/英语/张三”。
模型化:(学生, 科目)。
则:(2, 3)可表示 2 学生、3 科目。
暂不关心成绩具体数据,只关心画多少正方形,以及正方形间位置关系。
语文 数学 英语
张三 口 口 口
李四 口 口 口
axis:在形状(2, 3)中,“2”在第 0 维位置(axis=0),“3”在第 1 维的位置(axis=1)。
无需纠结:为什么“2”在 0 维?就这么规定。等你成为权威,你说在“甲”维,全国搞计算机的都认可,也可以啊。
把“科目”放前边?也可以,模型变为:(科目, 学生)。相应数据也要跟着变。
"""
# ~ npy2()
3 三维数组
直接上代码。
def npy3():
"""
三维数组
"""
arr1 = np.arange(12).reshape(2, 3, 2)
print(arr1)
"""
[[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]
[[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]]]
"""
"""
三维判定1:形状(2, 3, 2)元组有三个数,各代表一维,肯定是三维数组。
三维判定2:长这样,“[[[ 0 1]”,最左边 3 个“[”,肯定是三维数组。
基础结构:看形状元组的最后两个数字,(3, 2)表示作为该数组的基础结构的二维数组其形状为三行两列。
有几个(块)二维数组?两个。看谁?(→ 2 ←, 3, 2)。
二维组成平面:把形状为(3, 2)的二维数组(“煎饼制作材料”)组成平面,类似一张煎饼。
有几张这样的煎饼?两张。怎么看出来的?(→ 2 ←, 3, 2)。
两张煎饼,不管是一层压一层平着放,还是一层贴一层竖着放,都不可能在二维平面内实现,只能升维,于是到了三维。
摞的方式涉及“行优先存储”和“列优先存储”,Python 默认“行优先存储”。
或者这样理解,两张煎饼当作一个整体处理,必然包在一层包裹里,这个“煎饼最小包装单元”,就是个三维数组。
有人抬扛说没用包裹,两根手指捏着让两张煎饼成为一个整体的,那你这两根手指的压力也算一层包裹,不然怎么可能成为一个整体的?
如果形状是(3, 4, 5, 6)?
维度:四维。
二维结构形状:五行六列。
几张煎饼作为“煎饼最小包装单元”?四张。(3, → 4 ←, 5, 6)。
外面再套个袋子,就变成(1, 4, 5, 6)。过度包装了哈,有点浪费哈,最外面袋子一口气装三个“煎饼最小包装单元”,就变成:(3, 4, 5, 6)。
"""
"""
讲故事:(4, 3, 2)。
让它容纳一堆成绩。
成绩来自:四人(张三/李四/王五/赵六,4),三科目(语文/数学/英语,3),两考试时间(期中/期末)。
形状“3”的意义:用“包谁包多少”解释,包“科目”(数据特征),包“3”门(数据数量)。
单张“煎饼制作材料”:科目/考试时间。
“煎饼最小包装单元”:四张煎饼一个小包装。四张分别隶属于“张三/李四/王五/赵六”。
高的概念:“科目/考试时间”占据了“行/列”,那“四人”看作三维数组的高?可以。但没必要。
只需认准维度:(4, 3, 2)中,第一维(axis=0)代表 4 个特征、第二维(axis=1)代表 3 个特征、第三维(axis=2)代表 2 个特征。
行列高?哪个是“行”怎么叫“列”谁又是“高”,你管它呢,爱怎么叫怎么叫。
为何没必要区分?维度与特征对应关系可人为设定。
可让第一维表征“张三/李四/王五/赵六”,也可让第一维表征“语文/数学/英语”。
形状变化:如用第一维表示科目、第二维表示考试时间、第三维表示人名,形状可写作(3, 2, 4)。
点题:从(4, 3, 2)到(3, 2, 4),其实就是执行了:np.transpose()。
梳理:怎么变的?只是交换了维度顺序。
之前 之后
① 第 0 维(4)变成 第 2 维(4);
② 第 1 维(3)变成 第 0 维(3);
③ 第 2 维(2)变成 第 1 维(2)。
维度顺序变了,但每个维度想讲的故事没变:3 表征的还是“科目”,2 还是“考试时间”,4 还是“四人”。
反过来问:一个三维数组,形状为(4, 3, 2),做上述①②③操作后,其形状如何用元组表示?
"""
arr1 = np.arange(24).reshape(4, 3, 2)
print(arr1)
"""
[[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]
[[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]]
[[12 13]
[14 15]
[16 17]]
[[18 19]
[20 21]
[22 23]]]
"""
"""
这样写更容易理解:
[
[
[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5] ← 第 1 张煎饼制作材料,科目/考试时间,本行加以上两行
] ← 第 1 张煎饼
[
[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11] ← 第 2 张煎饼制作材料,科目/考试时间,本行加以上两行
] ← 第 2 张煎饼
[
[12 13]
[14 15]
[16 17] ← 第 3 张煎饼制作材料,科目/考试时间,本行加以上两行
] ← 第 3 张煎饼
[
[18 19]
[20 21]
[22 23] ← 第 4 张煎饼制作材料,科目/考试时间,本行加以上两行
] ← 第 4 张煎饼
] ← 煎饼最小包装单元:装了 4 张煎饼(三维)
"""
"""
语法:
np.transpose(待变数组, (现在的 0 维想放原来的 几 维, 现在的 1 维想放原来的 几 维, 现在的 2 维 放原来的 几 维, ...))
"""
arr2 = np.transpose(arr1, (1, 2, 0))
print(arr2.shape)
"""
(3, 2, 4)
"""
"""
看长什么样。
"""
print(arr2)
"""
[[[ 0 6 12 18]
[ 1 7 13 19]]
[[ 2 8 14 20]
[ 3 9 15 21]]
[[ 4 10 16 22]
[ 5 11 17 23]]]
"""
"""
改一下写法,更好看。
[
[
[ 0 6 12 18]
[ 1 7 13 19] ← 第 1 张煎饼制作材料,考试时间/四人,本行加以上两行
] ← 第 1 张煎饼
[
[ 2 8 14 20]
[ 3 9 15 21] ← 第 2 张煎饼制作材料,考试时间/四人,本行加以上两行
] ← 第 2 张煎饼
[
[ 4 10 16 22]
[ 5 11 17 23] ← 第 3 张煎饼制作材料,考试时间/四人,本行加以上两行
] ← 第 3 张煎饼
] ← 煎饼最小包装单元:装了 3 张煎饼(三维)
"""
"""
用故事理解。
(3, 2, 4)最右边(2, 4),两行四列:“期中/期末”、“张三/李四/王五/赵六”。
张三 李四 王五 赵六
期中 口 口 口 口
期末 口 口 口 口
“四人”及“期中期末”如何排序暂不讨论,大致长这样。
“煎饼”几张?三张:分别关于“语文/数学/英语”。如何叠放暂不讨论。
至于哪个是“行”怎么叫“列”谁又是“高”,你管它呢,爱怎么叫怎么叫。
重点:人没变、科目没变、考试时间点没变。
"""
# ~ npy3()
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