如果你想要表示具體的單個元素,可以仿照上述的例子:
print(a[1][1]) # 8
此時對應的元素即a[1][1],在a中即橫縱座標都為1,第二行第二列的元素,即8(因為計數從0開始)。同樣的還有其他的表示方法:
print(a[1, 1]) # 8
在python的 list 中,我們可以利用:對一定範圍內的元素進行切片操作,在numpy中我們依然可以給出相應的方法:
print(a[1, 1:3]) # [8 9]
這一表示形式即針對第二行中第2到第4列元素進行切片輸出(不包含第4列)。 此時我們適當的利用for函式進行列印:
for row in a:
print(row)
"""
[ 3, 4, 5, 6]
[ 7, 8, 9, 10]
[11, 12, 13, 14]
"""
此時它會逐行進行列印操作。如果想進行逐列列印,就需要稍稍變化一下:
for column in a.t:
print(column)
"""
[ 3, 7, 11]
[ 4, 8, 12]
[ 5, 9, 13]
[ 6, 10, 14]
"""
上述表示方法即對a進行轉置,再將得到的矩陣逐行輸出即可得到原矩陣的逐列輸出。
最後依然說一些關於迭代輸出的問題:
import numpy as np
a = np.arange(3,15).reshape((3,4))
print(a.flatten())
array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
for item in a.flat:
print(item)34
……14
這一指令碼中的flatten是乙個展開性質的函式,將多維的矩陣進行展開成1行的數列。而flat是乙個迭代器,本身是乙個object屬性。 12 numpy筆記 莫煩基本操作2
import numpy as np a np.arange 3,15 print 1 print a print 2 print a 3 a np.arange 3,15 reshape 3,4 print 3 print a 1 print 4 print a 2 1 第一行和第二行 print...
莫煩pytorch學習筆記2
類似numpy,pytorch就是在神經網路領域代替numpy的模組 神經網路在做什麼?pytorch類似tensorflow使用tensor表示高維資訊 參考pytorch環境搭建 或者看pytorch官方文件 官網命令安裝了兩個東西 可以進行一些矩陣相關的運算 莫煩莫煩 激勵函式必須使可微分的,...
莫煩pytorch學習筆記
此處x,y為資料集的tensor torch dataset data.tensordataset data tensor x,target tensor y loader data.dataloader dataset torch dataset,batch size batch size,shu...