numpy数组降维代码
时间: 2024-05-04 10:18:00 浏览: 16
可以使用`numpy.flatten()`方法将多维数组降为一维数组,代码如下:
```python
import numpy as np
# 定义一个二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 将二维数组降为一维数组
arr_1d = arr_2d.flatten()
print(arr_1d)
```
输出:
```
[1 2 3 4 5 6]
```
如果想要将多维数组降为指定的一维数组,可以使用`numpy.reshape()`方法,代码如下:
```python
import numpy as np
# 定义一个三维数组
arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
# 将三维数组降为二维数组
arr_2d = arr_3d.reshape(2, 4)
print(arr_2d)
```
输出:
```
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
```
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```python
new_arr = arr.reshape(-1, arr.shape[-1])
```
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```python
import torch
# 将numpy数组转换为tensor
input_tensor = torch.Tensor(numpy_array)
# 定义池化层
pool_layer = torch.nn.MaxPool3d(kernel_size=2, stride=2)
# 对输入进行池化操作
output_tensor = pool_layer(input_tensor)
# 将tensor转换为numpy数组
output_array = output_tensor.numpy()
```
其中,`kernel_size`参数指定池化窗口的大小,这里设为2,表示将每个2x2x2的区域进行池化操作;`stride`参数指定池化窗口每次移动的步长,这里也设为2,表示每次移动2个单位进行下一次池化操作。最终得到的`output_array`即为(147,1,32,32,100)的numpy数组。