Numpy中None有什么作用

本篇内容介绍了“Numpy中None有什么作用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

　　就是你调用参数的时候没有None,你调用函数必须给他传参,circle(这必须写参数传进去才能成功调用这个参数。

　　numpy-python[:,2][:,None]是什么意思

　　解决方案

　　python是支持多维切片语法的，只是python自身没有用到。平时，就看到numpy里用了。

　　[:,2]看切片原理：

　　[:,None]

　　None表示该维不进行切片，而是将该维整体作为数组元素处理。

　　所以，[:,None]的效果就是将二维数组按每行分割，最后形成一个三维数组

　　Numpy数组中None的作用

　　>>>importnumpyasnp

　　>a=[1,2,3,4]

　　>>>a=np.array(a)

　　>>>a

　　array([1,2,3,4])

　　>>>b=a[:,None]

　　>>>b

　　array([[1],

　　[2],

　　[3],

　　[4]])

　　>>>c=a[:,None,None]

　　>>>c

　　array([[[1]],

　　[[2]],

　　[[3]],

　　[[4]]])

　　>>>a=np.ones((2,3))

　　>>>a

　　array([[1.,1.,1.],

　　[1.,1.,1.]])

　　>>>b=a[:,None,:]

　　>>>b

　　array([[[1.,1.,1.]],

　　[[1.,1.,1.]]])

　　>>>b=a[None,:,:]

　　>>>b

　　array([[[1.,1.,1.],

　　[1.,1.,1.]]])

　　在pytorch中：

　　>>>importtorchast

　　>>>a=t.from_numpy(a)

　　>>>a

　　tensor([[1.,1.,1.],

　　[1.,1.,1.]],dtype=torch.float64)

　　>>>b=a[:,None,:]

　　>>>b

　　tensor([[[1.,1.,1.]],

　　[[1.,1.,1.]]],dtype=torch.float64)

　　>>>

　　>>>

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