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Python中怎样使用shApE计算矩阵的行和列

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 ...

import numpya = 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

属于numpy库的方法 import numpya=numpy.zeros((5,5),dtype='int32')a.shape输出为(5,5) 可以用 a.shape[0]看行数(也就是第一个维度) P.S. 可以初始化高维矩阵 就是a可以不止二维

属于numpy库的方法 import numpya=numpy.zeros((5,5),dtype='int32')a.shape输出为(5,5) 可以用 a.shape[0]看行数(也就是第一个维度) P.S. 可以初始化高维矩阵 就是a可以不止二维

>>> import numpy as np>>> a = np.arange(1,11).reshape(10,1)>>> b = a * 1.1>>> c = a / 1.1>>> aarray([[ 1], [ 2], [ 3], [ 4], [ 5], [ 6], [ 7], [ 8], [ 9], [10]])>>> barray([[ 1.1], [ 2.2], [ 3.3], [ 4.4], [ 5.5], [ 6.6], [ 7.7]...

>>> import numpy as np>>> a = np.arange(1,11).reshape(10,1)>>> b = a * 1.1>>> c = a / 1.1>>> aarray([[ 1], [ 2], [ 3], [ 4], [ 5], [ 6], [ 7], [ 8], [ 9], [10]])>>> barray([[ 1.1], [ 2.2], [ 3.3], [ 4.4], [ 5.5], [ 6.6], [ 7.7]...

做数值计算一般用用numpy包 每一个array都会有shape属性,示例代码如下 import numpy as npx = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])print(x)# [[1 2 3 4]# [5 6 7 8]]print(x.shape)# (2, 4)

output = []nrow = len(mat)ncol = len(mat[0])for i in range(ncol): output.append(sum([mat[x][i] for x in range(nrow)]))print output

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

(h,w) = fc2.shape()

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