np.ndarray.ndim怎么用
时间: 2024-04-09 07:28:46 浏览: 118
np.ndarray.ndim 是 NumPy 库中的一个函数,用于返回数组的维度数。下面是使用 np.ndarray.ndim 的示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr_2d.ndim) # 输出:2
# 创建一个三维数组
arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr_3d.ndim) # 输出:3
```
在上面的示例中,我们首先导入了 NumPy 库,然后使用 np.array 创建了一个二维数组 `arr_2d` 和一个三维数组 `arr_3d`。通过调用 `ndim` 函数,我们可以得到这两个数组的维度数,并使用 `print` 函数将其输出到控制台。
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用python重写这段代码cpdef squaredMahaDistance(cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] X, cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] loc_, cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=3] scale_inv_cholesky_, cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] sq_maha_dist): cdef int i, n_components, j, k, N, D i = 0 cdef cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] temp_arr = np.empty((X.shape[1], X.shape[1])) cdef cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] y = np.empty((X.shape[0], X.shape[1])) cdef cnp.ndarray[FLOAT64, ndim=2] dotProd = np.empty((X.shape[0], X.shape[1])) n_components = scale_inv_cholesky_.shape[2] N = X.shape[0] D = X.shape[1] for i in range(n_components): for j in range(N): for k in range(D): y[j,k] = X[j,k] - loc_[i,k] for j in range(D): for k in range(D): temp_arr[j,k] = scale_inv_cholesky_[j,k,i] fast_matmul(y, temp_arr, dotProd) for j in range(N): sq_maha_dist[j,i] = 0 for k in range(D): sq_maha_dist[j,i] += dotProd[j,k]**2
答案:下面是用Python重写的这段代码:for i in range(n_components):
for j in range(N):
for k in range(D):
y[j,k] = X[j,k] - loc_[i,k]
for j in range(D):
for k in range(D):
temp_arr[j,k] = scale_inv_cholesky_[j,k,i]
fast_matmul(y, temp_arr, dotProd)
for j in range(N):
sq_maha_dist[j,i] = 0
for k in range(D):
sq_maha_dist[j,i] = dotProd[j,k]**2
TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)
非常抱歉,我的前一条回答中有误。在PyTorch中,`F.one_hot()`函数的输入参数应该是PyTorch张量,而不是NumPy数组。因此,在将NumPy数组转换为PyTorch张量之后,可以直接将其作为`F.one_hot()`函数的输入。在本例中,您可以按照以下方式修改代码:
```
if self.onehot_y:
mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
mask = F.one_hot(mask.to(torch.int64), self.n_classes)
mask = mask.permute(0, 3, 1, 2)
```
修改后的代码中,我们首先将输入的`mask`张量进行必要的维度调整,然后使用`to()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后,我们直接将处理后的`mask`张量作为`F.one_hot()`函数的输入,并使用`permute()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排,即将批次大小(如果有的话)移动到第0个维度的位置,将通道数移动到第1个维度的位置,将高度移动到第2个维度的位置,将宽度移动到第3个维度的位置。注意,由于PyTorch的`permute()`函数和NumPy的`transpose()`函数的参数顺序不同,所以在PyTorch中需要使用`permute()`函数将通道数和高度的位置交换。
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