时间:2021-05-22
本文实例讲述了Python中shape计算矩阵的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
看到机器学习算法时,注意到了shape计算矩阵的方法接下来就讲讲我的理解吧
>>> from numpy import *>>> import operator>>> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]])>>> amatrix([[1, 2, 3], [5, 6, 9]])>>> shape(a)(2, 3)>>> a.shape[0] #计算行数2>>> a.shape[1] #计算列数3接下来是Python中的解释
Examples-------->>> np.shape(np.eye(3))(3, 3)>>> np.shape([[1, 2]])(1, 2)>>> np.shape([0])(1,)>>> np.shape(0)()>>> a = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])>>> np.shape(a)(2,)>>> a.shape(2,)更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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print(X.shape):查看矩阵的行列号print(len(X)):查看矩阵的行数print(X.ndim):查看矩阵的维数1查看矩阵的行列号2查看矩阵的
shape函数的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度,也可以是一个矩阵。shap
Python既具有普通程序开发语言的特点,也具有Matlab语言用于数值计算的特点,,当然了数值计算是由其其强大的第三方库numpy实现的,矩阵在python中
numpy包(模块)几乎总是用于Python中的数值计算。这个软件包为Python提供了高性能的向量、矩阵、张量数据类型。它是在C和Fortran中创建的,因此
在python中,提到如何计算多维数组和矩阵,那一定会想到numpy。numpy定义了矩阵和数组,为它们提供了相关的运算。size中文解释为大家、尺寸的意思,如