如何将最后一个元素复制3次，使(z，x，y,1)-shape数值数组变成(z，x，y,3)-shape数值数组？

要将最后一个元素复制3次，使(z, x, y, 1)-shape数值数组变成(z, x, y, 3)-shape数值数组，可以使用numpy库中的函数来实现。

首先，导入numpy库：

import numpy as np

然后，创建一个(z, x, y, 1)-shape的数组：

arr = np.random.rand(z, x, y, 1)

接下来，使用numpy的broadcast_to函数将最后一个元素复制3次：

arr = np.broadcast_to(arr, (z, x, y, 3))

最后，arr就变成了一个(z, x, y, 3)-shape的数组，其中最后一个元素被复制了3次。

这种方法可以用于任何形状的数组，不仅限于(z, x, y, 1)-shape的数组。

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print(std(a, axis=-1)) # clip方法,将数值限制在某个范围 print(a) # 小于2的变成2，大于4的变成4 print(a.clip(2, 4)) # ptp方法，计算最大值和最小值之差...] ]) z = concatenate((x, y)) print(z) # Flatten数组，将多维数组转化为1维数组,返回数组的复制，不改变原数组的值 a = array([[0,1...stop=None, step=1, dtype=None)，类似range函数，返回数组 # 允许非整数值输入，产生一个菲整形的数组 a = np.arange(5) print(a) # linspace...:10:2]) print(np.c_[1:10:2]) # ones(shape, dtype)，定制一个全1的数组，数组类型可指定 # zeros(shape, dtype),定制一个全0的数组，...数组类型可指定 # empty(shape, dtype, order)，产生一个指定大小的数组(指向的内存未初始化，故值随机) print('全1:\n', ones([3, 5], dtype =

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一个张量可以存储一个标量数值、一个数组、一个矩阵： import torch # 标量数值 a = torch.tensor(3) print(a) # tensor(3) # 数组 b = torch.tensor...[5, 4]) z = x @ y print(z) 对于向量相加，如下所示： z = x + y 将张量转换为 numpy 数组，可以调用 numpy() 方法： print(z.numpy()...# concat a and b and apply nonlinearity tiled_b = b.repeat([1, 3, 1]) # b shape: [5, 3, 6] c = torch.cat...(6, 10) pa = linear1(a) # pa shape: [5, 3, 10] pb = linear2(b) # pb shape: [5, 1, 10] d = torch.nn.functional.relu...[[2,3], [3, 4]] ，然后sum 操作是将所有元素求和得到结果 12。

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导入包 import torch 虽然被称为Pytorch，但是代码中使用torch 张量张量表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。...这种机制的工作方式如下：首先，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。其次，对生成的数组执行按元素操作。...广播机制将两个矩阵广播为一个更大的3\times2矩阵，矩阵a将复制列，矩阵b将复制行，然后再按元素相加。索引和切片索引和切片操作与Python和pandas中的数组操作基本一致。...张量中的元素可以通过索引访问，第一个元素的索引是0，最后一个元素索引是-1；可以指定范围以包含第一个元素和最后一个之前的元素。...运行Y = Y + X后，我们会发现id(Y)指向另一个位置。这是因为Python首先计算Y + X，为结果分配新的内存，然后使Y指向内存中的这个新位置。

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，将数据和类标签合并为一个num*3的数组 c0=np.hstack((c0_x,c0_y,c0_labels)) #生成类c1,类标签为1 c1_x0,c1_y0=6,1#设置类c1样本中心 c1_x...,1))#num行1列，值全为1 #横向拼接，将数据和类标签合并为一个num*3的数组 c1=np.hstack((c1_x,c1_y,c1_labels)) #生成类c2,类标签为2 c2_x0,c2...+a2*X2+a3*X3+b#线性方程叠加噪声 print('X1,X2,X3,噪声Y的形状分别为：',X1.shape,X2.shape,X3.shape,Y.shape) #将X1,X2,X3,Y展平...，相同位置的值配对为一个四维坐标系的点 Z=np.c_[X1.ravel(),X2.ravel(),X3.ravel(),Y.ravel()] print('对齐后数据集Z的形状为：',Z.shape...':Z[:,0],'X2':Z[:,1],'X3':Z[:,2],'Y':Z[:,3]}) df_Z.to_csv(path+'3x_regression.csv',sep = ',',index =

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x = np.array( [1, 2, 3] ) y = np.array( [3, 2, 1] ) z = np.dot(x,y) print( z.shape ) print( z ) () 10...y 第一个维度的元素 (y.shape[0]) 个数相等时，np.dot(X, Y) 才有意义，点乘得到的结果形状 = (X.shape[0], y.shape[1])。...---- 例四：当 x 是 3D 数组，y 是 1D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...x = np.ones( shape=(2, 3, 4) ) y = np.array( [1, 2, 3, 4] ) z = np.dot(x,y) print( z.shape ) print( z...) (2, 3) [[10. 10. 10] [10. 10. 10]] ---- 例五：当 x 是 3D 数组，y 是 2D 数组，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总

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([1, 2, 3, 4]) x + 1 # array([2, 3, 4, 5]) # 数组和数组运算是逐元素运算 y = np.array([-1, 2, 3, 0]) x * y array...6, 7, 7, 7]) # np.min 计算整个数组的最小值 # 属于聚集函数 np.min(x) # 5 z = np.repeat(x, 3).reshape(5, 3) z '''...属性调整形状 # 形状乘起来要等于元素个数 # -1 表示由 NumPy 来计算，这里计算结果是 4 x = np.arange(24) x.shape = 2, 3, -1 x ''' array...是竖直堆叠，也就是沿倒数第二个轴堆叠 # 一维数组只有一个轴，所以会新增一个维度 # 结果会创建一维数组的数组 np.vstack([x, y]) ''' array([[ 0, 2, 4,...6, 8], [ 0, -1, -2, -3, -4]]) ''' # hstack 是数值堆叠，也就是沿倒数第一个轴堆叠 # 对于一维数组是首尾拼接 np.hstack([x,

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