numpy3个维度的向量如何把第二个维度删除

您可以使用numpy的delete函数来删除第二个维度。具体的代码如下：

import numpy as np

# 创建一个3维向量
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 删除第二个维度
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=1)

print(new_arr)

输出结果为：

array([[[ 1, 2, 3]],

[[ 7, 8, 9]]])

相关问题

numpy数组增加维度

要将numpy数组增加一个维度，你可以使用numpy的`expand_dims`函数。它可以在指定的位置插入一个新的维度。

以下是使用`expand_dims`函数将一维数组转换为二维数组的示例：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用expand_dims函数在第二个维度插入一个新维度
new_arr = np.expand_dims(arr, axis=1)

print(new_arr.shape)  # 输出：(5, 1)

在这个例子中，我们在原始数组的第二个维度插入了一个新的维度，从而将一维数组转换为了一个列向量的二维数组。`axis=1`参数表示插入的位置是第二个维度。

你也可以在其他位置插入新的维度，只需要根据需要调整`axis`参数的值即可。

numpy判断一个列向量是否任意一个维度都大于0

可以使用numpy的all函数来判断一个列向量是否任意一个维度都大于0。例如，对于一个列向量a，可以使用以下代码进行判断：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4]).reshape(-1, 1)

if np.all(a > 0):
    print("所有维度都大于0")
else:
    print("存在维度小于等于0")

其中，reshape函数用于将行向量转换为列向量。all函数会返回一个布尔值，表示数组中的所有元素是否都满足给定条件。如果所有维度都大于0，则返回True，否则返回False。