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01-数据操作+数据预处理

1.n维数组,也称为张量(tensor):tensor和ndarray没有本质区别。tensor是有数学上的严格定义,ndarray是计算机描述的;张量表示一个由数值组成的数组,这个数组可能有多个维度; 无论使用哪个深度学习框架,它的张量类(在MXNet中为ndarray, 在PyTorch和TensorFlow中为Tensor)都与Numpy的ndarray类似;张量类支持自动微分

2.reshape函数
虽然张量的形状发生了改变,但其元素值并没有变。 注意,通过改变张量的形状,张量的大小不会改变。
可以通过**-1来调用此自动计算出维**度的功能。如:可以用x.reshape(-1,4)或x.reshape(3,-1)来取代x.reshape(3,4)。

reshape函数相当于C++的引用,没有改变内存地址,如下:改变b张量的值,a张量的值也变了;
在这里插入图片描述
3.广播机制
这种机制的工作方式如下:
(1)通过适当复制元素来扩展一个或两个数组,以便在转换之后,两个张量具有相同的形状;
(2)对生成的数组执行按元素操作。
在这里插入图片描述
4.索引和切片

Python中[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1] 的理解
5节省内存

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