Python基礎(chǔ)
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a[::-1]
:翻轉(zhuǎn)列表
解釋:
a[i:j:s], 當(dāng)s<0時(shí) ,i缺省時(shí),默認(rèn)為-1. j缺省時(shí),默認(rèn)為-len(a)-1
所以a[::-1]相當(dāng)于 a[-1:-len(a)-1:-1],也就是從最后一個(gè)元素到第一個(gè)元素復(fù)制一遍。所以你看到的是倒序輸出。
numpy相關(guān)
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newaxis
np.newaxis在使用和功能上等價(jià)于None,可以看作是None的一個(gè)別名
![]()
可以理解為新增了一個(gè)所有值都為空的維度。
![]()
從上圖可以看出,
newaxis
給x新增了一個(gè)
Y-axis
,使得
x
從
(3, )
變成了
(3,1)
。
- 索引多維數(shù)組的某一列時(shí)返回的是一個(gè)行向量
綜合以上兩點(diǎn),當(dāng)我們需要在索引列時(shí)返回列結(jié)構(gòu),可以用如下方式:
所以如果要實(shí)現(xiàn)第2列和第4列的拼接可以用如下寫法:
![]()
其中hstack
為horizontal stack
(水平拼接),還有vstack
為‘vertical stack’(豎直拼接)。
當(dāng)然,最簡(jiǎn)單的方式還是使用切片:
- 復(fù)制和視圖
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b = a
按址傳遞,b
指向a
的地址,改變某一個(gè)的指另一個(gè)也會(huì)改變。
-
numpy.view()
可以完全對(duì)應(yīng)于數(shù)據(jù)庫里的視圖。所以,當(dāng)b = a.view()
,改變a
或者b
的值另一個(gè)也會(huì)改變,但是改變b
的shape
時(shí),'a’的shape
不變。
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numpy.copy()
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