numpy数组维度理解终结版

LeexMuller 发布于2019-07-31 11:31 / 2192人阅读

摘要：写在前面可能你会不相信，我是从玩中过来的，我觉得有必要记录一下，这个坑还非踩不可为了说的清楚一点儿，我多铺垫一点儿，先说说数组维度的理解引子老铁们猜一猜长啥样我猜你还没到点我到底想说啥，还是一头雾水，对吧哈哈别揍我，关子卖的挺大，我到底想说

写在前面

可能你会不相信，我是从玩pytorch中过来的，我觉得有必要记录一下，transpose这个坑还非踩不可,为了说的清楚一点儿，我多铺垫一点儿，先说说numpy数组维度的理解

引子

>>> a = np.arange(start=0, stop=24)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
>>> a = a.reshape(4, 3, 2)
>>> # 老铁们猜一猜长啥样
>>> a
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],

       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]],

       [[12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17]],

       [[18, 19],
        [20, 21],
        [22, 23]]])
>>> # 我猜你还没get到点
>>> a.shape
(4, 3, 2)
>>> # 我到底想说啥，还是一头雾水，对吧？？哈哈

别揍我，关子卖的挺大，我到底想说啥呢？？
可能多用来处理图片的缘故，咱们多用二维数组，二维数组array.shape返回的元组，[0]是有几行的意思(也就是数组所谓的宽)，[1]是有几列的意思(也就是数组所谓的长)
而上面引例中，你可以把它理解为四通道的图片,而每一通道可以多带带视作一张灰度图, 这样说应该没问题吧？(希望大家能理解)，所以按照咱们之前在二维图片的理解，a.shape返回的元组应该有[0]是图片的宽(有几行),[1]是图片的长(有几列)，[2]是图片的通道数
所以a.shape应该为：(3, 2, 4)即三行两列四通道

然而实际上,a.shape返回的元组是(4, 3, 2)，该怎么理解呢？？
我这里提出一种解释（只方便理解，也不知道对不对哈）

咱们初次看三维数组a
扒开它的第一层皮，看到了四个二维数组:

       [[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],

       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]],

       [[12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17]],

       [[18, 19],
        [20, 21],
        [22, 23]]

而你看到的4个二维数组所在的维度就是三维数组中所谓的第一维即shape[0]

取这4个二维数组中的第一个
把它的皮剥掉

        [ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]

没错，我想说的就是，这3个一维数组所在的维度就是三维数组中所谓的第二维即shape[1]

咱有始有终，取这3个一维数组中的第一个
把它的皮剥掉,

        0， 1

只剩下两个常数，嗯嗯，这俩常数就是三维数组中所谓的第三维即shape[2]

总结一下

看见高维度数组，不要慌，从外向里依次"剥皮"，就分别是数组的第1， 2， 3......维度
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