Numpy中None有什么作用

本篇內(nèi)容介紹了“Numpy中None有什么作用”的有關(guān)知識，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

　　就是你調(diào)用參數(shù)的時候沒有None,你調(diào)用函數(shù)必須給他傳參,circle(這必須寫參數(shù)傳進(jìn)去才能成功調(diào)用這個參數(shù)。

　　numpy-python[:,2][:,None]是什么意思

　　解決方案

　　python是支持多維切片語法的，只是python自身沒有用到。平時，就看到numpy里用了。

　　[:,2]看切片原理：

　　[:,None]

　　None表示該維不進(jìn)行切片，而是將該維整體作為數(shù)組元素處理。

　　所以，[:,None]的效果就是將二維數(shù)組按每行分割，最后形成一個三維數(shù)組

　　Numpy數(shù)組中None的作用

　　>>>importnumpyasnp

　　>a=[1,2,3,4]

　　>>>a=np.array(a)

　　>>>a

　　array([1,2,3,4])

　　>>>b=a[:,None]

　　>>>b

　　array([[1],

　　[2],

　　[3],

　　[4]])

　　>>>c=a[:,None,None]

　　>>>c

　　array([[[1]],

　　[[2]],

　　[[3]],

　　[[4]]])

　　>>>a=np.ones((2,3))

　　>>>a

　　array([[1.,1.,1.],

　　[1.,1.,1.]])

　　>>>b=a[:,None,:]

　　>>>b

　　array([[[1.,1.,1.]],

　　[[1.,1.,1.]]])

　　>>>b=a[None,:,:]

　　>>>b

　　array([[[1.,1.,1.],

　　[1.,1.,1.]]])

　　在pytorch中：

　　>>>importtorchast

　　>>>a=t.from_numpy(a)

　　>>>a

　　tensor([[1.,1.,1.],

　　[1.,1.,1.]],dtype=torch.float64)

　　>>>b=a[:,None,:]

　　>>>b

　　tensor([[[1.,1.,1.]],

　　[[1.,1.,1.]]],dtype=torch.float64)

　　>>>

　　>>>

“Numpy中None有什么作用”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！