Superkron 是 Matlab 的 kron 函数的推广。 它允许一次计算两个以上矩阵的克罗内克积，也适用于具有两个以上维度的多维数组。

多维数组与多级指针是初学者经常感觉迷糊的一个地方。超过二维的数组和超过二级的指针其实并不多用。但只要掌握一定的方法，理解多级指针和“多维”数组完全可以像理解一级指针和一维数组那样简单。

如下所示： import numpy new_list = [i for i in range(9)] numpy.array(new_list).reshape(3,3) 借助numpy库； 以上这篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:python二维列表一维列表的互相转换实例Python的numpy库中将矩阵转换为列表等函数的方法python的dataframe转换为多维矩阵的方法Python嵌套列表转一维的方法(压

此实例解释了new动态创建多维数组的用法，还有包涵了多维数组指针的用法···

本代码实现三维数组中任意维度的调用，代码内容仅供参考

张量（tensor） 多维数组 * 一阶张量（向量） 二阶张量（矩阵） 三阶张量

matlab开发-多维数组的合并排序。使用合并排序技术对单个或多维数组进行排序。

xarray 是一个开源 Python 包，让多维数组处理更加简单、高效并有趣

1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python，初学python，很多地方还不熟悉，总体感觉就是上手容易，实际上很优雅地用python还是蛮难的。目前为止，觉得就算法仿真研究而言，还是matlab用得特别舒服，可能是比较熟悉的缘故吧。matlab直接集成了很多算法工具箱，函数查询、调用、变量查询等非常方便，或许以后用久了python也会感觉很好用。与python相比，最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了，操作方便，python也可以实现，就是感觉不是很方便。 言归正传，做算法要用到很多的向量和矩阵运算操作，这些嘛在matlab里面已经很熟悉了，但用python的时候需要用一个查

如下所示： import numpy as np import pandas as pd ################# 准备数据 ################# a1 = np.arange(1,101) a3 = a1.reshape((2,5,10)) a3 ''' array([[[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [ 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], [ 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30], [ 31, 32, 33, 34, 35, 36