本篇内容介绍了“Numpy中None有什么作用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
就是你调用参数的时候没有None,你调用函数必须给他传参,circle(这必须写参数传进去才能成功调用这个参数。
numpy-python[:,2][:,None]是什么意思
解决方案
python是支持多维切片语法的，只是python自身没有用到。平时，就看到numpy里用了。
[:,2]看切片原理：
[:,None]
None表示该维不进行切片，而是将该维整体作为数组元素处理。
所以，[:,None]的效果就是将二维数组按每行分割，最后形成一个三维数组
Numpy数组中None的作用
>>>importnumpyasnp
>a=[1,2,3,4]
>>>a=np.array(a)
>>>a
array([1,2,3,4])
>>>b=a[:,None]
>>>b
array([[1],
[2],
[3],
[4]])
>>>c=a[:,None,None]
>>>c
array([[[1]],
[[2]],
[[3]],
[[4]]])
>>>a=np.ones((2,3))
>>>a
array([[1.,1.,1.],
[1.,1.,1.]])
>>>b=a[:,None,:]
>>>b
array([[[1.,1.,1.]],
[[1.,1.,1.]]])
>>>b=a[None,:,:]
>>>b
array([[[1.,1.,1.],
[1.,1.,1.]]])
在pytorch中：
>>>importtorchast
>>>a=t.from_numpy(a)
>>>a
tensor([[1.,1.,1.],
[1.,1.,1.]],dtype=torch.float64)
>>>b=a[:,None,:]
>>>b
tensor([[[1.,1.,1.]],
[[1.,1.,1.]]],dtype=torch.float64)
>>>
>>>
“Numpy中None有什么作用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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