python二维数组 Numpy改变数组维度的几种方法？

Numpy改变数组维度的几种方法？

numpy的主要对象是同一元素的多维数组。

这是一个元素表，所有元素都属于一种类型，并由正整数元组索引（通常元素是数字）。在numpy中，尺寸被称为轴，轴的数目被称为秩，但它与线性代数中的秩不同。在用Python求线性代数中的秩时，我们使用numpy包中的秩线性矩阵秩方法用于计算矩阵的秩。下面给出了一个例子。

什么是数组的维度？Pyston中NumPy数组怎样使用？

数组的维度是数组中的元素。当它由一个数组下标表示时，它需要由几个数字来唯一地确定元素。数组是多维的。在numpy中，您可以直接使用*来表示数字和向量的乘法。请参阅Python 2.7中的一个示例：inport numpy as NP a=np.数组（[1，2，3，4]）向量b=5#数字打印a*b[5，10，15，20

例如，一个二维数组a，其中元素表示为a[i][J]----i表示行，J表示列。如果对第j列求和，sum=0#m是范围（m）中I的行数：sum=a[I][j]row=[]范围（n）中j的行数：sum=0范围（m）中I的行数：sum=a[I][j]行。追加（总和）

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