numpy/tensorflow筛选/过滤得到array/tensor的shape注意点

先阐述结论:多维数组通([None, ...(M-1次), N])过其他数组([None, ...(M次)])过滤时,得到新的array是None * N大小 

 

示例如下:

n1 = np.random.randint(1,5, size=[2,3,4,5])

numpy/tensorflow筛选/过滤得到array/tensor的shape注意点_第1张图片

n2 = np.random.randint(1,5, size=[2,3,4])

numpy/tensorflow筛选/过滤得到array/tensor的shape注意点_第2张图片

 n1[n2 > 2].shape

numpy/tensorflow筛选/过滤得到array/tensor的shape注意点_第3张图片

 

其他示例:

np.arange(9).reshape(3, 3)

a[a[:,0] > 3]

a[np.where(a[:,0] > 3)]

numpy/tensorflow筛选/过滤得到array/tensor的shape注意点_第4张图片

 

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