Numpy中None的作用是什么，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

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就是你調(diào)用參數(shù)的時(shí)候沒(méi)有None,你調(diào)用函數(shù)必須給他傳參,circle(這必須寫(xiě)參數(shù)傳進(jìn)去才能成功調(diào)用這個(gè)參數(shù)。

numpy-python[:,2][:,None]是什么意思

解決方案

python是支持多維切片語(yǔ)法的，只是python自身沒(méi)有用到。平時(shí)，就看到numpy里用了。

[:,2]看切片原理：

[:,None]

None表示該維不進(jìn)行切片，而是將該維整體作為數(shù)組元素處理。

所以，[:,None]的效果就是將二維數(shù)組按每行分割，最后形成一個(gè)三維數(shù)組

Numpy數(shù)組中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)

>>>

>>>

關(guān)于Numpy中None的作用是什么問(wèn)題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒(méi)有解開(kāi)，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。

標(biāo)題名稱(chēng)：Numpy中None的作用是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
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