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发表日期: 2021-09-14 14:06:33 浏览次数:9

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贵阳,简称“筑”,别称林城、筑城,是贵州省辖地级市、省会,西南地区重要的中心城市。地处黔中山原丘陵中部,东南与瓮安县、龙里县、惠水县、长顺县接壤,西靠安顺地区的平坝区和毕节地区的织金县,北邻毕节地区的黔西县、金沙县和播州区。 [148]  截至2020年,贵阳市下辖6个区、3个县、代管1个县级市,总面积8034平方公里,根据第七次人口普查数据,截至2020年11月1日零时,贵阳市常住人口为598.7018万人。2020年,贵阳实现地区生产总值4311.65亿元,同比增长5.0%。 [146] 

贵阳是贵州省的政治、经济、文化、科教、交通中心,西南地区重要的交通、通信枢纽、工业基地及商贸旅游服务中心 ,国务院批复确定的中国西南地区重要的区域创新中心、中国重要的生态休闲度假旅游城市 [1]  ,全国综合性铁路枢纽 [5]  ,也是国家级大数据产业发展集聚区 [6]  、呼叫中心与服务外包集聚区 [7]  、大数据交易中心、数据中心集聚区。境内有山地、河流、峡谷、湖泊、岩溶、洞穴、瀑布、原始森林、人文、古城楼阁等32种旅游景点,是首个国家森林城市 [9]  、国家循环经济试点城市 [10]  、中国避暑之都 [11]  ,登“中国十大避暑旅游城市(2012年)”榜首。 [12] 

2017年,复查确认保留全国文明城市称号。 [13]  2018年度《中国国家旅游》最佳优质旅游城市。 [14]  2019年1月,贵阳市获“2018中国国际营商环境标杆城市”“2018绿色发展和生态文明建设十佳城市”两项大奖。 [15]  2021年7月30日,交通运输部决定命名贵阳市为国家公交都市建设示范城市。

numpy.squeeze(arr, axis)

参数说明:

  • arr:输入数组

  • axis:整数或整数元组,用于选择形状中一维条目的子集

实例

import numpy as np x = np.arange(9).reshape(1,3,3) print ('数组 x:')print (x)print ('\n')y = np.squeeze(x) print ('数组 y:')print (y)print ('\n') print ('数组 x 和 y 的形状:')print (x.shape, y.shape)

输出结果为:

数组 x:[[[0 1 2]
  [3 4 5]
  [6 7 8]]]数组 y:[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]数组 x 和 y 的形状:(1, 3, 3) (3, 3)

连接数组

函数描述
concatenate连接沿现有轴的数组序列
stack沿着新的轴加入一系列数组。
hstack水平堆叠序列中的数组(列方向)
vstack竖直堆叠序列中的数组(行方向)

numpy.concatenate

numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组,格式如下:

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)

参数说明:

  • a1, a2, ...:相同类型的数组

  • axis:沿着它连接数组的轴,默认为 0

实例

import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) print ('第一个数组:')print (a)print ('\n')b = np.array([[5,6],[7,8]]) print ('第二个数组:')print (b)print ('\n')# 两个数组的维度相同 print ('沿轴 0 连接两个数组:')print (np.concatenate((a,b)))print ('\n') print ('沿轴 1 连接两个数组:')print (np.concatenate((a,b),axis = 1))

输出结果为:

第一个数组:[[1 2]
 [3 4]]第二个数组:[[5 6]
 [7 8]]沿轴 0 连接两个数组:[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]沿轴 1 连接两个数组:[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]

numpy.stack

numpy.stack 函数用于沿新轴连接数组序列,格式如下:

numpy.stack(arrays, axis)

参数说明:

  • arrays相同形状的数组序列

  • axis:返回数组中的轴,输入数组沿着它来堆叠

实例

import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) print ('第一个数组:')print (a)print ('\n')b = np.array([[5,6],[7,8]]) print ('第二个数组:')print (b)print ('\n') print ('沿轴 0 堆叠两个数组:')print (np.stack((a,b),0))print ('\n') print ('沿轴 1 堆叠两个数组:')print (np.stack((a,b),1))

输出结果如下:

第一个数组:[[1 2]
 [3 4]]第二个数组:[[5 6]
 [7 8]]沿轴 0 堆叠两个数组:[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]沿轴 1 堆叠两个数组:[[[1 2]
  [5 6]]

 [[3 4]
  [7 8]]]

numpy.hstack

numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体,它通过水平堆叠来生成数组。

实例

import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) print ('第一个数组:')print (a)print ('\n')b = np.array([[5,6],[7,8]]) print ('第二个数组:')print (b)print ('\n') print ('水平堆叠:')c = np.hstack((a,b))print (c)print ('\n')

输出结果如下:

第一个数组:[[1 2]
 [3 4]]第二个数组:[[5 6]
 [7 8]]水平堆叠:[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]

numpy.vstack

numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体,它通过垂直堆叠来生成数组。

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