numpy常用知识点备忘(2)
x.ravel()和x.flatten(): 将多为数组降维到1维.ravel()返回元素的引用(对象不一样,但是元素是引用),flatten()返回新的元素。np.meshgrid(x, y): 返回两个矩阵(X,Y),由这两个矩阵可以将xy定义的空间中的所有点描述出来。所有的点就是网格中的一个个焦点。# 每次刷新一行的感觉
axis = [-2, 2, -2, 2]
x0, x1 = np.meshgrid(
np.linspace(axis[0], axis[1], int(3)).reshape(-1, 1),
np.linspace(axis[2], axis[3], int(3)).reshape(-1, 1),
) print(x0) # (3,3)
print(x1) # (3,3) # 结果如下:
[[-2. 0. 2.]
[-2. 0. 2.]
[-2. 0. 2.]] [[-2. -2. -2.]
[ 0. 0. 0.]
[ 2. 2. 2.]]
np.r_[a,b [,...]]和np.c_[a,b [,...]]:np.c_不是函数,他是一个类!!!这个类重载了[],所以在调用时不能用括号。- 对于1维数组,
c_把数组当成列向量,返回m行两列;r_把数组当成行向量,返回一行 c_就是把a,b当成一列,r_就是把a,b当成一行
a = np.array([1,2,3,4])
b = np.array([5,6,7,8])
c_c = np.c_[a, b]
c_r = np.r_[a, b]
print(c_c, "\n\n", c_r, end="\n\n") a = a.reshape(2,2)
b = b.reshape(2,2)
c_c = np.c_[a, b]
c_r = np.r_[a, b]
print(c_c, "\n\n", c_r, end="\n\n")
[[1 5]
[2 6]
[3 7]
[4 8]] [1 2 3 4 5 6 7 8] [[1 2 5 6]
[3 4 7 8]] [[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
- 对于1维数组,
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