numpy 声明空数组详解

你搜索这个，你会发现好多都是np.zeros(5,2)，嗯都是复制的一个国外的帖子，然而没有翻译人家的话。

然后你愤怒的关闭页面。这简直就是文不对题，这哪是空的。

实际上，numpy的数组机制并不支持空数组。（什么鬼答案？）简单来讲就是numpy会申请连续的内存，如果频繁改变大小，他就要频繁申请新的内存。如果你会c语言知道指针的话，你很容易就能想到他不是list格式而是array格式。

如果你不会c语言，那么也没有关系。不影响。只需要记住，numpy的数组一旦变动大小就会像搬家一样大包小包的带着自己的全部数据，拉家带口的搬到新家，所以，才需要你一开始就将numpy数组的大小设定好。

这也就意味着，你不能从空开始，一点点堆数据。但是你可以赋值啊。

举个例子：

sum = np.zeros(shape=(2284,1200))
for i in range(2284):
  pic_lab = mini_lab[i,:,:]
  pic_flatten = np.reshape(pic_lab,(1,1200))
  sum[i] = pic_flatten

一般我们都不会一点谱都没有，真的没谱的话，不如先用python的list，然后再用ndarray = np.array(list)转换好了。

以上这篇numpy 声明空数组详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Numpy掩码式数组详解

    数据很大形况下是凌乱的,并且含有空白的或者无法处理的字符,掩码式数组可以很好的忽略残缺的或者是无效的数据点.掩码式数组由一个正常数组与一个布尔式数组组成,若布尔数组中为Ture,则表示正常数组中对应下标的值无效,反之False表示对应正常数组的值有效. 创建方法为,首先创建一个布尔型数组,然后通过numpy.ma子程序包提供的函数来创建掩码式数组,掩码式数组提供了各种所需函数. 创建实例如下: import numpy as np origin = np.arange(16).reshape(4

  • 在NumPy中创建空数组/矩阵的方法

    如何在NumPy中创建空数组/矩阵? 在添加行的情况下,你最好的选择是创建一个与数据集最终一样大的数组,然后向它添加数据 row-by-row: >>> import numpy >>> a = numpy.zeros(shape=(5,2)) >>> a array([[ 0., 0.], [ 0., 0.], [ 0., 0.], [ 0., 0.], [ 0., 0.]]) >>> a[0] = [1,2] >>&g

  • Python的多维空数组赋值方法

    Python里面的list.tuple默认都是一维的. 创建二维数组或者多维数组也是比较简单. 可以这样: list1 = [1,2,] list1.append([3,4,]) 可以这样: list2 = [1,2,[3,4,],] 还可以这样: list3 = [1,2] list3.insert(2, [3,4]) 比较特殊的情况是: list0 = [] list0.append([]) 然后想给二维数组list0的第一个元素赋值.直接写list0[0][0]是会被编译器报错的. 那怎么

  • numpy自动生成数组详解

    1 np.arange(),类似于range,通过指定开始值,终值和步长来创建表示等差数列的一维数组,注意该函数和range一样结果不包含终值. >>> np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(0,1,0.1) array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]) >>> 2 np.linspace

  • numpy 声明空数组详解

    你搜索这个,你会发现好多都是np.zeros(5,2),嗯都是复制的一个国外的帖子,然而没有翻译人家的话. 然后你愤怒的关闭页面.这简直就是文不对题,这哪是空的. 实际上,numpy的数组机制并不支持空数组.(什么鬼答案?)简单来讲就是numpy会申请连续的内存,如果频繁改变大小,他就要频繁申请新的内存.如果你会c语言知道指针的话,你很容易就能想到他不是list格式而是array格式. 如果你不会c语言,那么也没有关系.不影响.只需要记住,numpy的数组一旦变动大小就会像搬家一样大包小包的带着

  • Python NumPy教程之遍历数组详解

    NumPy 包包含一个迭代器对象numpy.nditer.它是一个高效的多维迭代器对象,使用它可以迭代数组.使用 Python 的标准迭代器接口访问数组的每个元素. # 用于遍历数组的 Python 程序 import numpy as geek # 使用排列方法创建数组 a = geek.arange(12) # 具有 3 行和 4 列的形状数组 a = a.reshape(3,4) print('Original array is:') print(a) print() print('Mod

  • js中的关联数组与普通数组详解

    var privArr = []; privArr['staProjQueryGrid'] = [{ btn_id : 'but_add', roles : ['2001','2005'] }] console.log(privArr,privArr.staProjQueryGrid[0].btn_id) 第一行是定义一个数组priArr,第二行是给这个数组添加一个属性staProjQueryGird,这个属性值是一个数组.打印结果是  but_add var unPrivArr = [];//

  • PHP中的函数声明与使用详解

      函数 1.  函数名是标识符之一,只能有字母数字下划线,开头不能是数字: 函数名的命名,必须符合"小驼峰法则"FUNC(),func(),Func(); 函数名不区分大小写; 函数名不能与已有函数同名,不能与内置函数名同名: 2.   function_exists("func");用于检测函数是否已经声明: 注意传入的函数名,必须是字符串格式,返回结果为true/false: echo打印时,true为1,false不显示:               [ph

  • Numpy之reshape()使用详解

    如下所示: Numpy中reshape的使用方法为:numpy.reshape(a, newshape, order='C') 参数详解: 1.a: type:array_like(伪数组,可以看成是对数组的扩展,但是不影响原始数组.) 需要reshape的array 2.newshape:新的数组 新形状应与原形状兼容.如果是整数,那么结果将是该长度的一维数组.一个形状尺寸可以是-1.在本例中,值是 从数组的长度和剩余维度推断出来的. 3.order: 可选为(C, F, A) C: 按照行来

  • numpy库reshape用法详解

    numpy.reshape(重塑) 给数组一个新的形状而不改变其数据 numpy.reshape(a, newshape, order='C')参数: a:array_like 要重新形成的数组. newshape:int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容.如果是整数,则结果将是该长度的1-D数组.一个形状维度可以是-1.在这种情况下,从数组的长度和其余维度推断该值. order:{'C','F','A'}可选 使用此索引顺序读取a的元素,并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中

  • numpy.sum()的使用详解

    numpy.sum()的使用详解

    numpy的sum函数可接受的参数是: sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=np._NoValue) 在参数列表中: a是要进行加法运算的向量/数组/矩阵 axis的值可以为None,也可以为整数和元组 其形参的注释如下: a : array_like elements to sum. a:用于进行加法运算的数组形式的元素 axis : None or int or tuple of ints, optional Axis or ax

  • Python基础之Numpy的基本用法详解

    一.数据生成 1.1 手写数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) # 一维数组 b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #二维数组 1.2 序列数组 numpy.arange(start, stop, step, dtype),start默认0,step默认1 c = np.arange(0, 10, 1, dtype=int) # =np.arange(10) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] d

随机推荐