python - 形状如何 (3 2 1) | 麻木 |

Question

我正在学习 numpy ，我心中有一个问题，无法清楚地看到这个 1 的形状

import numpy as np

a = np.array([ [[1],[56]] , [[8],[98]] ,[[89],[62]] ])
np.shape(a)

输出打印为：(3 ,2 , 1)

如果您能以图表/图像格式表示将不胜感激 1 在输出中的实际含义

Answer 1

基本上，最后一个 1 是因为其中的每个数字a都有括号。

形式上，它是“最后”或“最里面”维度的长度。您可以采用前两个维度并a像普通矩阵一样排列，但请注意每个元素本身都有括号 - 每个元素本身就是一个数组：

[[ [1] [56]]
 [ [8] [98]]
 [[89] [62]]]

如果您向每个最内层数组添加一个元素，使第三个shape数字变大，这就像在 3d 中在最上面的数组后面堆叠更多数组，现在“后面”数组中的对应元素与“前”数组。

等效地，您可以考虑后两个索引来表示常规平面矩阵，而不是考虑前两个索引来表示平面矩阵。这就是 numpy 的做法：尝试打印出这样的数组：. 沿着第一个维度，、和一个接一个地打印，并且每个单独的格式都像 3x3 矩阵一样。然后第二个索引对应于每个单独矩阵的行，第三个索引对应于列。请注意，当您打印时，只显示一列 - 它的第三维大小为 1。您可以使用 的定义来查看更多信息（更改x = np.random.randint(10, size = (3,3,3))x[0]x[1]x[2]axsize争论）。

以这种方式可视化 3d 数组的一个很好的例子是这张图片，可以在 Wikipedia 页面上找到Levi-Civita 符号：

不要太担心 Levi-Civita 符号实际上是什么- 只需注意这里，如果它是一个 numpy 数组，它将具有形状(3,3,3)（就像x我在上面定义的那样）。您使用三个索引来指定每个元素i、j和k。i告诉你深度（蓝色、红色或绿色），j告诉你行，k告诉你列。当 numpy 打印时，它只会依次列出蓝色、红色和绿色。