numpy函数学习
numpy函数学习
stack
叠，本质目的是合并多个数组并增维。
new = np.stack([arrays1,array2,array3],axis=0)。第二个参数是axis
每次增一维，增加的那一维的数组原始数为3.
例如：
arrays1，arrays2，arrays3为3*4
当axis=0时。
new.shape为[3,3,4]
当axis=1时。
new.shape为[3, 3,4]
当axis=2时。
new.shape为[3,4, 3]
最后再根据shape来推断值是怎么排列的
广播
在运算时，如果纬度不符，自动运行广播机制：
如
a.shape = (N,4)
b.shape=(4) 或 （1,4）
逐行运算再组合成N行
a*b = （N，4）
a.shape = (N,4，4)
b.shape=(4) 或 （1,4）
逐行运算再组合成N行
a*b = （N，4，4）#对应原始相乘
a.shape = (N,4，4)
b.shape= （1,4）
np.matmul(a，b）= （N，4）#对应向量相乘
另外注意：
matmul在广播时，应注意纬度顺序：
3 _6 mul 3_3是报错的
但3 _3 mul 3_6 是没问题的：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/402163854
; np.tile
复制基本原始 ，可增维也可不增纬度
https://blog.csdn.net/qq_43657442/article/details/109060986
Original: https://blog.csdn.net/fb_help/article/details/127071704
Author: fb_help
Title: numpy函数学习
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