当我使用numpy arange函数构建一个numpy数组时,使用形状进行检查时大小不正确。
例如,如果我构建一个数组:np.arange(-5,6,1),则形状为(11,)。
但是,当我构建array:np.arange(-0.001,0.0011,0.0001)时,形状为(22,)

使用np.array.shape查找形状

最佳答案

看起来当您打印数组时,您得到了-

array([-1.00000000e-03, -9.00000000e-04, -8.00000000e-04, -7.00000000e-04,
       -6.00000000e-04, -5.00000000e-04, -4.00000000e-04, -3.00000000e-04,
       -2.00000000e-04, -1.00000000e-04,  4.33680869e-19,  1.00000000e-04,
        2.00000000e-04,  3.00000000e-04,  4.00000000e-04,  5.00000000e-04,
        6.00000000e-04,  7.00000000e-04,  8.00000000e-04,  9.00000000e-04,
        1.00000000e-03,  1.10000000e-03])


当-0.001应该由值4.33680869e-19所建议的0.0001递增0.0001时,似乎存在一些舍入问题。这意味着数组中的每个后续值都比显示的值小一些。这就是为什么最后一个值0.0011不应该包含在数组中的原因。这就是给您形状不匹配的原因。

我建议您这样做,以免舍入成为问题。

x = np.arange(-10,11,1)
x = x/10000
x.shape # gets (21,)
print(x)

关于python - numpy的arange函数生成数组大小错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/59689669/

10-11 07:45