這篇文章主要介紹了Python中shape計算矩陣的方法,涉及Python數學運算相關實現技巧,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python中shape計算矩陣的方法。分享給大家供大家參考,具體如下:
看到機器學習演算法時,注意到了shape計算矩陣的方法接下來就講講我的理解吧
>>> from numpy import * >>> import operator >>> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]]) >>> a matrix([[1, 2, 3], [5, 6, 9]])
>>> shape(a) (2, 3) >>> a.shape[0] #计算行数 2 >>> a.shape[1] #计算列数 3
接下來是Python中的解釋
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,)
以上是shape計算矩陣的python程式碼範例的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!