python中numpy中一维二维三维数组的意思:
以下为一维二维三维数组图形化:

那么一维通俗点就是行(横着看)只有这个,别无二家。
二维通俗点就是行(横着看)+列(竖着看),只有这种形式。
三维比二维多了“边宽”,(依照上图便于理解)
那么在实际环境中怎么表现呢,往下看:
例如:
one = np.array([7, 2, 9, 10])
two = np.array([[5.2, 3.0, 4.5],[9.1, 0.1, 0.3]])
three = np.array([[[1, 1], [1, 1], [1, 1]],
[[1, 1], [1, 1], [1, 1]],
[[1, 1], [1, 1], [1, 1]],
[[1, 1], [1, 1], [1, 1]]])

one.shape,two.shape,three.shape 其结果为:
(4),(2,3),(4,3,2)
其中最难以理解的为three
three是三维数组,它图形化后实际为4行,3列,边宽为2的小方块组成的图形。(方块体积为1)
如何确定边宽呢,经过试验后得出,边宽有array里面的数字多少决定。
例如three= np.array([[[1, 1], [1, 1], [1, 1]],
[[1, 1], [1, 1], [1, 1]],
[[1, 1], [1, 1], [1, 1]],
[[1, 1], [1, 1], [1, 1]]])
边宽为2.
改成three= np.array([[[1,2, 1], [1,2, 1], [1,2, 1]],
[[1,2, 1], [1,2, 1], [1,2, 1]],
[[1,2, 1], [1,2, 1], [1,2, 1]],
[[1,2, 1], [1,2, 1], [1,2, 1]]])
边宽为3.

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