Python 什么是；维度“；一个numpy数组的平均值是多少？_Python_Numpy

Python 什么是；维度“；一个numpy数组的平均值是多少？

python numpy

Python 什么是；维度“；一个numpy数组的平均值是多少？,python,numpy,Python,Numpy,我对scikit学习和numpy仍然是新手。我读了教程，但我不明白他们是如何定义数组维度的在以下示例中： >>> import numpy as np >>> a = np.arange(15).reshape(3, 5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> a.

我对scikit学习和numpy仍然是新手。我读了教程，但我不明白他们是如何定义数组维度的

在以下示例中：

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> a.shape
(3, 5)
>>> a.ndim
2

数组每行有五个变量，所以我希望它有五个维度

为什么

a.ndim

等于2？

维度表示a.shape元组的长度。

ndarray的形状是（3，5），因为它有3行5列。这正是您试图找到的，不是吗？

维度表示a.shape元组的长度。

ndarray的形状是（3，5），因为它有3行5列。这正是您试图找到的，不是吗？

我弄错了帧和数组，数组是通过如何找到数字来判断的，找到数字需要多少步骤，在这种情况下，您需要找到行，然后找到行。但在框架中，例如一个实例，该实例拥有一行，其中的所有行都描述了它的属性，或者称之为变量，或者定义实例的维度。在框架中，可以使用二维数组定义多维实例<代码>
数组
14.5
2 3 6
因此，您可以通过两个步骤找到该号码，就像您可以通过[]]找到该号码一样
但在帧中


长度高度重量

1233456

2898763

这是一个帧，实际上是一个三维“数组”，但它不是数组。

我把帧和数组搞错了，数组是通过如何找到数字来判断的，找到数字需要多少步骤，在这种情况下，你需要找到行，然后找到行。但在框架中，例如一个实例，该实例拥有一行，其中的所有行都描述了它的属性，或者称之为变量，或者定义实例的维度。在框架中，可以使用二维数组定义多维实例<代码>
数组
14.5
2 3 6
因此，您可以通过两个步骤找到该号码，就像您可以通过[]]找到该号码一样
但在帧中


长度高度重量

1233456

2898763

这是一个框架，实际上是一个三维“数组”，但它不是数组。

鉴于您使用的是scikit learn，我将在机器学习的上下文中对此进行解释，因为它可能更有意义

您的特征矩阵（我假设您在这里所说的）通常是二维的（因此为什么

ndim=2

），因为您有行（占据一维）和列（占据第二维）

在机器学习的情况下，我通常认为行是样本，列是特征

但是，请注意，每个维度可以有多个条目（例如，您将有多个样本/行和多个列/特征）。这将告诉您沿该维度的大小

因此，在你的情况下：

>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> a.shape
(3, 5)
>>> a.ndim
2

有一个尺寸标注的长度/大小为3。第二个维度有5个条目。例如，您可以将其视为包含3个样本和5个特征/变量的特征矩阵

总之，您有两个维度（

ndim=2

），但数组的具体大小由形状元组表示，它告诉您两个维度中的每个维度有多大

此外，

（3,5,2）

将是一个具有3维的矩阵，其中第3维有2个值

我认为这里的关键，至少在2维的情况下，是不要把它看作嵌套列表或嵌套向量（这是当你考虑<代码> []/COD>）时的样子，而只是把它看作一个有行和列的表。当您以这种方式思考数据结构时，

shape

元组和

ndim

将更有意义

鉴于您正在使用scikit learn，我将在机器学习的上下文中解释这一点，因为它可能更有意义