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  • 深度学习中PythonShape函数使用方法

    千次阅读 2018-11-23 12:35:50
    深度学习中PythonShape函数使用方法 Python中shape函数主要用于读取数组维度,通过调用shape可以获得研究数组及其对应行列的维度,输入的参数可以是一个常数,也可以是一个矩阵(Matrix)。但是在深度学习使用...

    深度学习中Python的Shape函数使用方法

    Python中shape函数主要用于读取数组维度,通过调用shape可以获得研究数组及其对应行列的维度,输入的参数可以是一个常数,也可以是一个矩阵(Matrix)。但是在深度学习中使用Tensorflow框架中会遇到张量(Tensor)此时Shape函数也可以用于获取张量的维度。以下是简单实例:

    1. 输入参数为一维数组
      一维数组显示的
    2. 输入参数为二维数组
      当维度不一样时,无法显示完全
      3.输入参数为张量(Tensor)
      在深度学习中,会一直使用Tensor这一概念。张量其实更具有普遍性与代表性,传统的标量、向量、矩阵都可以看成是张量的特例。例如标量是0维张量,向量是1维张量,矩阵或者成为二维数组则是2维张量。张量可以拓展至更高维度,对应的shape函数在python中的表示如下所示:
      当然也可以拓展至更高维度
      其中shape[0] 的维度是第一个[]包含的数组个数,shape[1]对应第二[]包含的数组个数。以此类推。
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  • shape函数是numpy.core.fromnumeric的函数,它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。 shape的输入参数可以是一个整数(表示维度),也可以是一个矩阵。以下例子可能会好理解一些: ...

    shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它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。

    shape的输入参数可以是一个整数(表示维度),也可以是一个矩阵。以下例子可能会好理解一些:

    (1)参数是一个数时,返回空:

    (2)参数是一维矩阵:

    (3)参数是二维矩阵:

    以上分别为两行一列;三行两列

    (4)直接用.shape可以快速读取矩阵的形状,使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度

    (5)但是当某一维度长度不一致时,读取所有维度时则不能读出长短不一致的维度



    原文:https://blog.csdn.net/qq_28618765/article/details/78081959 

    原文:https://blog.csdn.net/qq_28618765/article/details/78081959
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  • import numpy as np x=np.array([[1,2,3],[2,3,5],[11,15,17],[58,2,87],[5,8,2],[1,4,3]]) print(x) Sz=x.shape Sz0=x.shape[0] Sz1=x.shape[1] print(Sz) print(Sz0) print(Sz1)
  • python中append函数用法

    万次阅读 多人点赞 2018-11-12 11:08:47
    append函数会在数组后加上相应的元素 例: a=[1,2,3] a.append(5) 此时,运行结果为 [1, 2, 3, 5] a=[1,2,3] a.append([5]) 此时,运行结果为 [1, 2, 3, [5]] 结果不再为一个数组,而是list 用append生成...

    append函数会在数组后加上相应的元素

    例:

    a=[1,2,3]
    a.append(5)

    此时,运行结果为 [1, 2, 3, 5]

    a=[1,2,3]
    a.append([5])

    此时,运行结果为 [1, 2, 3, [5]]

    结果不再为一个数组,而是list

    用append生成多维数组:

    import numpy as np
    a=[] 
    for i in range(5): 
        a.append([])
        for j in range(5): 
            a[i].append(i)

    结果如下:

    [[0, 0, 0, 0, 0],
     [1, 1, 1, 1, 1],
     [2, 2, 2, 2, 2],
     [3, 3, 3, 3, 3],
     [4, 4, 4, 4, 4]]

    矩阵转置函数transpose方法:

    a=np.transpose(a)

    结果如下:

          ([[0, 1, 2, 3, 4],
           [0, 1, 2, 3, 4],
           [0, 1, 2, 3, 4],
           [0, 1, 2, 3, 4],
           [0, 1, 2, 3, 4]])

    数组合并操作:

    h=np.arange(-2,2,1)
    h.shape
    k1=np.c_[h,h] #横向合并函数1 np.c_,将数组转化为列向量
    k2=np.hstack((h,h)) #横向合并函数2 np.hstack,将数组作为横向量
    print("k1="+str(k1))
    print("k2="+str(k2))
    l1=np.r_[[h],[h]] #纵向合并函数np.r_
    l2=np.vstack((h,h)) #纵向合并函数np.vstack
    print("l1="+str(l1))
    print("l2="+str(l2))

    结果如下:

    k1=[[-2 -2]
     [-1 -1]
     [ 0  0]
     [ 1  1]]
    k2=[-2 -1  0  1 -2 -1  0  1]
    l1=[[-2 -1  0  1]
     [-2 -1  0  1]]
    l2=[[-2 -1  0  1]
     [-2 -1  0  1]]
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  • python: numpy 函数 shape用法

    千次阅读 2018-06-21 11:09:29
     shape函数是numpy.core.fromnumeric的函数,它的功能是查看矩阵或者数组的维数。举例说明:A=array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> A.shape (3, ...
    


     shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是查看矩阵或者数组的维数。

    举例说明:


    1. A=array([[ 1.,  0.,  0.],  
    2.        [ 0.,  1.,  0.],  
    3.        [ 0.,  0.,  1.]])  
    4. >>> A.shape  
    5. (3, 3)  

    建立一个一维矩阵b, b.shape 为矩阵的长度
    1. >>> b =array([1,2,3,4])  
    2. >>> b.shape  
    3. (4,)  
    4. #可以简写  
    5. >>> shape([1,2,3,4])  
    6. (4,)  
    7. >>>   


    >>> b =array([1,2,3,4])
    >>> b.shape
    (4,)
    #可以简写
    >>> shape([1,2,3,4])
    (4,)
    >>> 
    

    建立一个4×2的矩阵c, c.shape[1] 为第一维的长度,c.shape[0] 为第二维的长度。


    1. >>> c = array([[1,1],[1,2],[1,3],[1,4]])  
    2. >>> c.shape  
    3. (4, 2)  
    4. >>> c.shape[0]  
    5. 4  
    6. >>> c.shape[1]  
    7. 2  

    >>> c = array([[1,1],[1,2],[1,3],[1,4]])
    >>> c.shape
    (4, 2)
    >>> c.shape[0]
    4
    >>> c.shape[1]
    2
    
    一个单独的数值,返回值为空


    1. >>> shape(3)  

      >>> shape(3)  

         2.()  

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  • python中shape用法详解

    万次阅读 多人点赞 2018-01-23 11:56:35
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  • Python numpy函数shape用法

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    shape函数是numpy.core.fromnumeric的函数,它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。 shape的输入参数可以是一个整数(表示维度),也可以是一个矩阵。以下例子可能会好理解一些: ...
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    2021-01-02 16:56:08
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    shape函数是numpy.core.fromnumeric的函数,它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。它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解,我们还是用各种...
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    2018-03-15 13:53:49
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  • pythonshape和reshape()函数

    万次阅读 多人点赞 2019-02-15 00:11:10
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  • Python中tile函数用法

    千次阅读 2016-05-11 22:20:04
    tile函数位于Python模块 numpy.lib.shape_base,他的功能是重复某个数组。比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组,我们还是使用具体的例子来说明问题: 先来引入numpy下的所有方法 ...
  • python shape()函数和format()函数用法

    千次阅读 2018-10-14 10:26:19
    shape() shape():读取矩阵长度,如shape[0]是读取矩阵第一维的长度。 1.参数是一个数时,返回为空:     2.参数是一维矩阵: 3.参数是二维矩阵:  4.直接用shape()可快速读取矩阵的形状,shape[0]...
  • python: numpy--函数 shape用法

    万次阅读 多人点赞 2017-05-10 17:36:03
    shape函数是numpy.core.fromnumeric的函数,它的功能是查看矩阵或者数组的维数。 举例说明: 建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为(3,3),表示3行3列,第一维的长度为3,第二维的长度也为3 [plain] ...
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