if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1)这段代码什么意思

时间: 2024-05-23 12:11:43 浏览: 158

Numpy数组和矩阵运算（1.创建数组）

Numpy数组优势：相对列表，运算速度更快，占用资源更少。我们使用Numpy这个工具，可以极大地优化数据挖掘能力。本章作为示例，列出了Numpy所有常用的方法与实践，并结合作者所做批注和笔记，希望能帮助读者快速理解Numpy的使用方法。对于学习过Numpy的读者，该资源可以有效帮助你进行Numpy诸多方法的快速自查，也可以帮助你自测学习，巩固知识结构。批注主要以启发性为目的，对于一些读者可以参考实例快速理解的内容，本作者不再赘述。强烈建议学习者：自己在pycharm等开发工具或者Jupyter Notebook上自己打一遍，这样这个笔记资料带来的学习效果会最大化。现在，我们进入Numpy入门的第一章：创建数组。 ### Numpy 数组和矩阵运算（1.创建数组） #### Numpy 数组的优势 Numpy 是 Python 中用于处理数组的强大库。相比于 Python 内置的列表类型，Numpy 数组具有以下显著优势： 1. **运行速度更快**：Numpy 库通过 C 语言实现，因此在执行数学运算时比纯 Python 快得多。 2. **占用资源更少**：Numpy 数组在内存中占用的空间更少，这对于处理大数据集尤为重要。 #### 创建 Numpy 数组在 Numpy 中创建数组可以通过多种方式实现，下面将详细介绍一些常用的方法。 ##### 从已有元素创建数组 1. **使用现有列表或元组**： ```python import numpy as np a = np.array([2, 8, 64]) print(a) # 输出: array([ 2, 8, 64]) ``` 这里 `a` 是一个一维数组，类型为 `int32`。 ```python print(a.dtype, a.ndim, a.shape, a.size) # 输出: (dtype('int32'), 1, (3,), 3) ``` 2. **多维数组**： ```python b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(b) # 输出: # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6], # [7, 8, 9]]) ``` `b` 是一个二维数组，类型同样为 `int32`。 ```python print(b.dtype, b.ndim, b.shape, b.size) # 输出: (dtype('int32'), 2, (3, 3), 9) ``` 3. **浮点数数组**： ```python c = np.array([3.14, 2.71, 6.83, -8.34]) print(c) # 输出: array([ 3.14, 2.71, 6.83, -8.34]) ``` 此处 `c` 是一个一维数组，类型为 `float64`。 ```python print(c.dtype, c.ndim, c.shape, c.size) # 输出: (dtype('float64'), 1, (4,), 4) ``` 4. **指定数据类型**： ```python d = np.array([95536, 2.71, 6, -8.34], dtype=np.int16) print(d) # 输出: array([30000, 2, 6, -8], dtype=int16) ``` 注意：当使用 `np.int16` 时，如果超出范围的数据会被截断。例如，`95536` 被截断为 `30000`。 ```python e = np.array([95536, 2.71, 6, -8.34], dtype=np.float16) print(e) # 输出: array([inf, 2.71, 6., -8.34], dtype=float16) ``` 当使用 `np.float16` 时，如果数值过大，则会被表示为 `inf`。 ```python f = np.array([95536, 2.71, 6, -8.34], dtype=np.float32) print(f) # 输出: array([ 9.5536e+04, 2.7100e+00, 6.0000e+00, -8.3400e+00], dtype=float32) ``` ##### 创建特定形状的数组 1. **零矩阵**： ```python a = np.zeros((2, 3)) print(a) # 输出: # array([[0., 0., 0.], # [0., 0., 0.]]) ``` 2. **全为 1 的矩阵**： ```python b = np.ones((3, 2)) print(b) # 输出: # array([[1., 1.], # [1., 1.], # [1., 1.]]) ``` 3. **按已有数组形状创建全为 1 的数组**： ```python c = np.ones_like(a) print(c) # 输出: # array([[1., 1., 1.], # [1., 1., 1.]]) ``` 类似的，`np.zeros_like(a)` 会创建一个与 `a` 形状相同且全为 0 的数组。 4. **等差数列**： ```python d = np.arange(2, 30, 7) print(d) # 输出: array([ 2, 9, 16, 23]) ``` `np.arange(start, stop, step)` 生成一个包含 `start` 但不包含 `stop` 的等差数列，步长为 `step`。 5. **线性空间**： ```python g = np.linspace(0, 3, 7) print(g) # 输出: array([0. , 0.6, 1.2, 1.8, 2.4, 3. ]) ``` `np.linspace(start, stop, num)` 生成 `num` 个等间距的点，包括 `start` 和 `stop`。以上就是 Numpy 数组创建的基础知识。通过这些方法，我们可以灵活地创建不同类型的数组来满足数据分析和科学计算的需求。为了更好地理解和掌握这些知识点，强烈建议学习者亲自动手实践，例如使用 PyCharm 或 Jupyter Notebook 等工具进行练习。

这段代码的意思是：如果输入的张量 t 的维度不为 1，那么就沿着第一个维度取最大值的索引作为输出。具体来说，如果 t 是一个二维张量，那么 np.argmax(t, axis=1) 取得的是每一行上最大值的下标；如果 t 是一个三维张量，那么 np.argmax(t, axis=1) 取得的是每个二维矩阵上最大值的下标，即在第二个维度上取最大值。如果 t 的维度已经是 1，那么不需要进行任何变换，直接返回 t 的值。

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if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1)这段代码什么意思

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关于numpy中np.nonzero()函数用法的详解

if x.ndim != 1: raise ValueError, "smooth only accepts 1 dimension arrays."报错应该如何修改

def accuracy(self, x, t): y = self.predict(x) y = np.argmax(y, axis=1) if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1) accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0]) return accuracy

修改代码： File "D:\python\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axes3d.py", line 1569, in plot_surface if Z.ndim != 2: AttributeError: 'list' object has no attribute 'ndim'

if img.ndim == 2: img = np.expand_dims(img, axis=2) c = img.shape[2]什么意思

if left_image.ndim == 2: img_channels = 1 else: img_channels = 3什么意思

def backward(self, dout): if dout.ndim != 2: N, C, H, W = dout.shape dout = dout.reshape(N, -1) dx = self.__backward(dout) dx = dx.reshape(*self.input_shape) return dx

改错 File "D:\python\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axes3d.py", line 1569, in plot_surface if Z.ndim != 2: AttributeError: 'list' object has no attribute 'ndim'

def forward(self, x, train_flg=True): self.input_shape = x.shape if x.ndim != 2: N, C, H, W = x.shape x = x.reshape(N, -1) out = self.__forward(x, train_flg) return out.reshape(*self.input_shape)

if img.ndim == 2: plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)

if input_tensor.ndim == 3: input_tensor = np.expand_dims(input_tensor, 0) return input_tensor

def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))

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