numpy库的使用

获取指定的行列规则:

1.逗号隔开维度。

2.分号选择某一维度中的范围，不可省略分号，只能省略范围值。

3.省略号等于多个分号，一个索引中只能出现一个省略号。

举例：

import numpy as np

arr = np.random.rand(2, 3, 4, 5)
print(arr)

# 获取所有第一个维度、第二个维度中的前两个元素，以及第三个维度中的所有元素
result = arr[..., :2,:]

print(result)  # 输出 (2, 3, 2, 5)，其中是省略号代表前两个维度，第三个维度省略起始值0，最后一个维度省略起始值和终止值。

1.np.zeros

np.zeros() 是 NumPy 中的一个函数，用于创建一个由零组成的数组。其语法如下：

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

参数说明：

• shape：生成数组的形状，可以是一个整数或者一个元组。
• dtype（可选）：生成数组的数据类型，默认为 float。
• order（可选）：数组的存储顺序，可以是 'C'（C 风格，按行存储）或者 'F'（Fortran 风格，按列存储），默认为 'C'。

示例：

import numpy as np

# 创建一个形状为 (3, 3) 的零数组
arr = np.zeros((3, 3))
print(arr)

结果：

import numpy as np

# 创建一个形状为 (3, 3) 的零数组
arr = np.zeros((3, 3))
print(arr)