如果我的输入数组有不同的形状,np.array
返回一个一维数组。例如:
>>> np.array([np.zeros(8), np.zeros(9)], dtype=object)
array([array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]),
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])], dtype=object)
但是,如果数组的形状相同,则它们会合并并返回多维数组:
>>> np.array([np.zeros(8), np.zeros(8)], dtype=object)
array([[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]], dtype=object)
有没有办法强迫等效形状的情况表现为非等效的?你知道吗
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