Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimanakah \'np.newaxis\' NumPy boleh digunakan untuk mendayakan penyiaran dalam operasi tatasusunan?

Bagaimanakah \'np.newaxis\' NumPy boleh digunakan untuk mendayakan penyiaran dalam operasi tatasusunan?

Oct 26, 2024 am 06:18 AM

How can NumPy's 'np.newaxis' be used to enable broadcasting in array operations?

Apakah itu 'np.newaxis' NumPy dan Cara Menggunakannya

Memahami 'np.newaxis'

'np.newaxis' NumPy, juga dikenali sebagai 'Tiada', ialah indeks pseudo yang digunakan untuk menambah paksi pada tatasusunan buat sementara waktu. Apabila digunakan sekali, ia meningkatkan dimensi tatasusunan sebanyak satu. Contohnya, tatasusunan 1D menjadi tatasusunan 2D, tatasusunan 2D menjadi tatasusunan 3D dan seterusnya.

Senario untuk Menggunakan 'np.newaxis'

Senario 1: Mencipta Vektor Baris/Lajur daripada Tatasusunan 1D

'np.newaxis' boleh digunakan untuk menukar tatasusunan 1D secara eksplisit kepada vektor baris (dengan memasukkan paksi di sepanjang dimensi pertama) atau vektor lajur (dengan memasukkan paksi di sepanjang dimensi kedua).

Senario 2: Mendayakan Penyiaran NumPy

'np.newaxis' menjadi berguna apabila melaksanakan operasi yang melibatkan Penyiaran NumPy. Sebagai contoh, pertimbangkan untuk menambah dua tatasusunan dengan bentuk '(5,)' dan '(3,)'. NumPy akan menimbulkan ralat kerana bentuk yang tidak serasi. Dengan menggunakan 'np.newaxis' untuk meningkatkan dimensi satu tatasusunan, penyiaran boleh didayakan untuk melaksanakan operasi.

Senario 3: Mempromosikan Tatasusunan kepada Dimensi Lebih Tinggi

'np.newaxis' boleh digunakan beberapa kali untuk mempromosikan tatasusunan kepada dimensi yang lebih tinggi, yang mungkin diperlukan untuk tatasusunan tertib lebih tinggi (tensor).

Contoh Penggunaan

Kepada gunakan 'np.newaxis', masukkan ke dalam ungkapan penghirisan. Contohnya:

<code class="python"># Create a row vector from a 1D array
x = np.arange(4)
x_row_vector = x[np.newaxis, :]</code>
Salin selepas log masuk

Untuk mendayakan penyiaran:

<code class="python"># Add a 1D array to a 2D array
x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x2 = np.array([5, 4, 3])
x1_new = x1[:, np.newaxis]    # Insert axis for broadcasting
result = x1_new + x2</code>
Salin selepas log masuk

Alternatif: 'np.expand_dims'

'np.expand_dims' ialah alternatif kepada 'np.newaxis' yang menyediakan kwarg 'paksi' intuitif untuk menentukan titik sisipan paksi baharu.

Nota Tambahan

  • ' np.newaxis' menambah paksi buat sementara waktu, tidak seperti 'np.reshape' yang membentuk semula tatasusunan kepada reka letak baharu.
  • 'np.newaxis' dan 'Tiada' ialah objek yang setara.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah \'np.newaxis\' NumPy boleh digunakan untuk mendayakan penyiaran dalam operasi tatasusunan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1655
14
Tutorial PHP
1252
29
Tutorial C#
1226
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles