A[np.arange(size), b]在python中什么意思
时间: 2024-04-26 19:20:57 浏览: 37
在 Python 中,A[np.arange(size), b] 表示使用 NumPy 数组 A 的基础索引功能,对 A 的每一行使用 b 中对应位置的元素作为索引,返回所得到的结果数组。
具体来说,np.arange(size) 会生成一个从 0 到 size-1 的数组,作为 A 中第一个索引的值,表示要对 A 中的每一行进行操作。b 作为 A 中第二个索引的值,表示使用 b 中对应位置的元素作为索引,从 A 的每一行中取出对应位置的元素,最终返回一个由这些元素组成的一维数组。
相关问题
np.arange返回数据属性
np.arange返回的数据属性有:
- shape:返回数组的形状,即数组的维度。
- ndim:返回数组的维度数。
- size:返回数组中元素的个数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [《python数据分析基础教程》.pdf](https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87338794)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [numpy知识点总结](https://blog.csdn.net/wcc8848/article/details/121841742)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
arr_a = np.arange(8).reshape(2, 4) arr_b= np.random.randint(1, 10, size = 4),通过python将arr_a和arr_b转换成矩阵,计算矩阵的矢量积和数量积。
import numpy as np
arr_a = np.arange(8).reshape(2, 4)
arr_b = np.random.randint(1, 10, size=4)
# 转换为矩阵
mat_a = np.matrix(arr_a)
mat_b = np.matrix(arr_b)
# 计算矢量积
vec_product = np.dot(mat_a, mat_b.T)
print("矢量积:")
print(vec_product)
# 计算数量积
num_product = np.dot(mat_a.flatten(), mat_b.T.flatten())
print("数量积:")
print(num_product)
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