解释一下import numpy as np n = np.arange(24).reshape(2,-1,2,2)
时间: 2024-05-23 15:15:14 浏览: 11
这段代码首先导入了 NumPy 库并将其命名为 np,然后创建了一个一维数组,其中包含 24 个连续的整数。接下来,使用 reshape() 函数将这个一维数组转换为一个四维数组,该四维数组的形状为 (2, 3, 2, 2)。具体而言,它有两个第一维元素,每个元素包含三个第二维元素,每个第二维元素包含两个第三维元素,每个第三维元素包含两个第四维元素。
相关问题
import numpy as np s = np.arange(100).reshape(2, 2, 25) # 对于数组s,交换0轴和1轴,输出结果
可以使用transpose函数对数组进行轴的交换操作,具体实现如下:
```
s = np.arange(100).reshape(2, 2, 25)
s = s.transpose((1, 0, 2))
print(s.shape)
```
输出结果为:
```
(2, 2, 25)
```
其中,transpose函数的参数为一个元组,表示需要交换的轴的顺序。在本例中,(1, 0, 2)表示将原数组的0轴和1轴交换。
n = np.arange(24).reshape(2,-1,2,2)
这段代码的作用是:首先使用`np.arange(24)`创建一个包含24个元素的一维numpy数组,然后使用`reshape`方法将其转换为一个4维数组,具体地,该数组包含2个元素,每个元素包含3个子数组,每个子数组包含2行2列的二维数组。可以通过以下代码验证:
```python
import numpy as np
n = np.arange(24).reshape(2,-1,2,2)
print(n)
print(n.shape)
```
输出结果为:
```
[[[[ 0 1]
[ 2 3]]
[[ 4 5]
[ 6 7]]
[[ 8 9]
[10 11]]]
[[[12 13]
[14 15]]
[[16 17]
[18 19]]
[[20 21]
[22 23]]]]
(2, 3, 2, 2)
```
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)