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python中ArrAy的C.shApE=%1

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组. (2,)与(2,1)的区别如下:ndarray.shape:数组的维度.为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组.例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”.ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性.一般情况下:[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素.[[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素.[[1,2]]的shape值是(1,2),意思是一个二维数组,每行有2个元素.参考资料 NumPy简明教程(二、数组1).CSDN博客[引用时间2017-12-28]

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1)注:x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素y[[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每个数组中有1个元素

你得先安装numpy库,矩阵(ndarray)的shape属性可以获取矩阵的形状(例如二维数组的行列),获取的结果是一个元组,因此相关代码如下:import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print x.shape # (4, 3)# 只输出行数print x.shape[0] # 4# 只输出列数print x.shape[1] # 3

c = np.array([[[0, 1, 2,3],[4, 5, 6,7]],[[1, 2, 3,4],[5,6,7,8]]]print( c.sum(axis=0))print( c.sum(axis=1))print( c.sum(axis=2)) 一个不是很简单,但是很好理解的方法是:你的输入矩阵的shape是(2,2,4),那么当axis=0时,就是在第一个dimension上进行

两种方式:①a = [1,2,3]②b = list(1,2,3,4)

首先需要创建数组才能对其进行其它操作.我们可以通过给array函数传递Python的序列对象创建数组,如果传递的是多层嵌套的序列,将创建多维数组(下例中的变量c):>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])>>> b = np.array((5, 6, 7, 8))>>> c = np.array

import numpy a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print a.shape 矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组

数组a的shape属性只有一个元素,因此它是一维数组.而数组c的shape属性有两个元素,因此它是二维数组,其中第0轴的长度为3,第1轴的长度为4.还可以通过修改数组的shape属性,在保持数组元素个数不变的情况下,改变数组每个轴的长度.下面的例子将数组c的shape属性改为(4,3),注意从(3,4)改为(4,3)并不是对数组进行转置,而只是改变每个轴的大小,数组元素在内存中的位置并没有改变:

你想问的是a.shape和shape(a)的区别吧,我来分别解释一下:a.shape是把shape方法定义到一个类a中的方法shape(a)是一个显式定义的函数..def shape(a)这样定义的.

def square_up(n): l = [] for i in [[0] * (n - i) + list(range(i, 0, -1)) for i in range(1, n + 1)]: l += i return l 其中列表表达式生成的是形如[[0, 1], [2, 1]]这样的序列,接下来的步骤是去掉中括号.

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