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
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>>> a.shape[ 1 ] #计算列数
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接下来是Python中的解释
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Examples
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>>> 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 ,)
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。