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
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>>> from numpy import * >>> import operator >>> a = mat([[ 1 , 2 , 3 ],[ 5 , 6 , 9 ]]) >>> a matrix([[ 1 , 2 , 3 ], [ 5 , 6 , 9 ]]) |
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>>> 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
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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 ,) |
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。