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  • Python shape函数

    千次阅读 2018-06-06 15:18:20
    针对矩阵 t = [[[1,1,1],[1,1,1]],[[1,1,1],[1,1,1]]]print numpy.shape(t)得到 (2L, 2L, 3L), 这表示2个2*3矩阵。

    针对矩阵 t = [[[1,1,1],[1,1,1]],[[1,1,1],[1,1,1]]]

    print numpy.shape(t)

    得到 (2L, 2L, 3L), 这表示2个2*3矩阵。

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  • pythonshape[0]与shape[1]

    万次阅读 多人点赞 2020-08-16 08:56:10
    import numpy as np k = np.matrix([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) print(np.shape(k)) # ...print(k.shape[0]) # shape[0]输出3,为矩阵的行数 print(k.shape[1]) # 同理shape[1]输出列数 ...
    import numpy as np
    k = np.matrix([[1, 2, 3, 4],
                 [5, 6, 7, 8],
                 [9, 10, 11, 12]])
    print(np.shape(k))       # 输出(3,4)表示矩阵为3行4列
    print(k.shape[0])        # shape[0]输出3,为矩阵的行数
    print(k.shape[1])        # 同理shape[1]输出列数
    
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  • python shape属性的使用

    千次阅读 2019-08-20 10:04:22
    x.shapeshape表示的是维数信息,输出的是元组()。 有几层[],就代表是几维的。 说直白点,就是第一个数是代表有几个元素,第二个数是元素的维数。 a = [1,2,3]—有一层[],说明是一维的,,,a.shape=(3,) ...

    import numpy as np

    • x.shape—shape表示的是维数信息,输出的是元组()。
    • 有几层[],就代表是几维的。
    • 说直白点,就是第一个数是代表有几个元素,第二个数是元素的维数。
    1. a = [1,2,3]—有一层[],说明是一维的,,,a.shape=(3,)

    2. a = [[1,2,3],[4,5,6]]—有两层[],说明是二维的,,,a.shape=(2,3)

    3. a = [[1],[2],[3]]—有两层[],说明是二维的,,,a.shape=(3,1)

    需要重点注意的是列表list是没有shape属性的,需要将其转换为数组,如下可以有两种表示方式。

    b = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
    print(np.shape(b))
    print(np.array(b).shape)
    

    如果直接用列表的shape属性,会报如下错误。

    a = [[1,2,3],[4,5,6]]
    print(a.shape)
    

    AttributeError: ‘list’ object has no attribute ‘shape’

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  • Python shape函数获取数组大小

    千次阅读 2018-07-11 09:57:50
    语句格式: ndarray.shape返回值: 数组维度的元组。 数组的shape属性常用语获取一个数组的当前大小,与reshape函数相似,shape函数也可以更改数组大小,其中一个维度的大小可为-1,表明该处大小从数组的原size和...

    语句格式:

        ndarray.shape

    返回值:

        数组维度的元组。

        数组的shape属性常用语获取一个数组的当前大小,与reshape函数相似,shape函数也可以更改数组大小,其中一个维度的大小可为-1,表明该处大小从数组的原size和剩余dimensions推算而来。

    示例:

        最后一个示例没看懂,哪位高手能帮忙解答吗?

    Numpy文档原文:

    numpy.ndarray.shape

    ndarray.shape

    Tuple of array dimensions.

    The shape property is usually used to get the current shape of an array, but may also be used to reshape the array in-place by assigning a tuple of array dimensions to it. As with numpy.reshape, one of the new shape dimensions can be -1, in which case its value is inferred from the size of the array and the remaining dimensions. Reshaping an array in-place will fail if a copy is required.

    See also

    numpy.reshape
    similar function
    ndarray.reshape
    similar method

    Examples

    >>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
    >>> x.shape
    (4,)
    >>> y = np.zeros((2, 3, 4))
    >>> y.shape
    (2, 3, 4)
    >>> y.shape = (3, 8)
    >>> y
    array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
    >>> y.shape = (3, 6)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    ValueError: total size of new array must be unchanged
    >>> np.zeros((4,2))[::2].shape = (-1,)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array

    展开全文
  • pythonshape用法

    千次阅读 2019-08-11 09:53:41
    x_data.shape = -1, 1 # 将x_data调整为(任意行...x_data = np.linspace(0,10,100) print(type(x_data),x_data) x_data.shape = -1, 1 # 将x_data调整为(任意行,1列) print(type(x_data),x_data) 输出分别如下...
  • python shape()函数和format()函数用法

    千次阅读 2018-10-14 10:26:19
    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]读取矩阵第...
  • PythonShape()函数

    万次阅读 多人点赞 2019-04-25 10:17:44
    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: ...
  • python shape tile **(幂运算)

    千次阅读 2015-08-28 16:10:33
    #如果指向读取e的第一维的长度,使用shape[0] e.shape[0] ####################################### 幂运算 Python的幂运算使用运算符** 100**0.5就是100的二分之一次方,结果为10...
  • Pythonshape简易用法

    万次阅读 多人点赞 2018-05-15 09:37:26
    通过安装导入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 np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4...print x.shape[0...
  • 关于python shape中.n,1和n,的区别

    千次阅读 2019-03-06 19:10:43
    此处是shape为n,的情况,此时数组内只有一个中括号,表示该数组只有一维 此处是shape为1,n的情况,此处数组内有两个中括号,表示该数组有二维
  • pythonshape的运用

    2020-05-02 14:16:38
    文章目录shape()的使用 shape()的使用 shape()函数返回
  • pythonshape的解释

    万次阅读 多人点赞 2019-08-08 16:05:54
    关于python函数中shape的解释: shape包含在numpy库,是矩阵(ndarray)的属性,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 np x = np.array([[1,2,3,4...
  • python中的shape

    千次阅读 2018-09-12 16:59:10
    a = np.array([[1],[2],[3]]) b = np.array([[1,2,3]]) c = np.array([1,2,3]) print a.shape print b.shape print c.shape (3, 1) (1, 3) (3,) 疑惑的时候看看,简单的例子但是很清晰
  • python 数据shape的理解

    千次阅读 2019-01-11 16:13:55
    刚开始使用python做东西,总是不太理解矩阵、数组相关的问题,所以在此记录shape方面的总结。(文中内容部分来自互联网,也有个人理解) 1、数据的长度   数据的长度应该仅仅是在行方向上的数据的长度,无论是...
  • pythonshape用法详解

    万次阅读 多人点赞 2018-01-23 11:56:35
    然后print m[1,:,:,:],:代表默认值(就是一开始你输入时指定的值),这句代码相当于输出2个包中的第1个包(从0开始计数),这个包里面有3个小包,小包里面是2*3的二维数组,所以结果就是上面的~ 然后pr
  • python中的shape计算

    千次阅读 2016-12-11 16:35:41
    python中的shape计算
  • Python中的shape和reshape()

    万次阅读 多人点赞 2018-11-14 14:46:28
    参考博文:...shape()和reshape()都是数组array中的方法 shape() import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #一维数组 print(a.shape[0]) #值为8,因为有8个数据 print...
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    千次阅读 2018-11-23 12:35:50
    深度学习中PythonShape函数使用方法 Pythonshape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...
  • pythonshape和reshape()函数

    万次阅读 多人点赞 2019-02-15 00:11:10
    在numpy中,shape和reshape()函数很常用。二者的功能都是对于数组的形状进行操作。 shape函数可以了解数组的结构; reshape()函数可以对数组的结构进行改变。 值得注意的是,shape和reshape()函数都是对于数组...
  • pythonshape的用法

    千次阅读 2018-07-24 21:16:07
    import numpy as np kl=np.matrix([[1,2,3,4,5,6], [6,5,4,3,2,1], [6,5,4,3,2,1]]) op=np.shape(kl) #输出(3,6)表示矩阵为3行6列 ko=kl.shape[0] #shape[0]输出3...
  • 对于图像来说 img.shape[0]:图像的垂直尺寸(高度) img.shape[1]:图像的水平尺寸(宽度) img.shape[2]:图像的通道数 对于矩阵来说 shape[0]:表示矩阵的行数 shape[1]:表示矩阵的列数 ...
  • python numpy会出现shape等于0

    千次阅读 2019-08-21 17:56:55
    import numpy as np a=np.zeros([3,10]) b=a[a[:,0]>0] b.shape (0, 10)
  • python array.shape

    千次阅读 2017-11-21 23:13:07
    shape的功能是查看矩阵或者数组的维数。 print(type(array([[[1.0,1.1]]])....print(array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]).shape)(4, 2) print(array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0]]).shape) (3,2) print(array(
  • pythonshape(2,1)和shape(2,)的区别

    千次阅读 2019-03-26 10:52:30
    import numpy as np ...print x.shape print y.shape >>> (2,) (2, 1) 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,2行1列 ...
  • python reshape shape astype 理解

    千次阅读 2018-07-20 16:27:01
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols) from numpy import * l = zeros((5,4))#构建一个5*4的零矩阵 for i in ...

空空如也

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