python里np.array 的shape (n,)与(n,1)的区别

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#python #机器学习 #numpy

本文解析了Python中np.array的不同形状含义：shape(n,)表示一维数组，含有n个元素；shape(n,1)则为n行1列的二维数组。

python里np.array 的shape (n,)是一维数组，里面有n个元素
shape(n,1)是二维数组，n行1列

np.array的shape问题
chen的博客
09-07 904
每个嵌套层次对应一个维度，并且维度的大小由数组在该维度上的元素数量来定义。，表示它是一个三维数组，其中第一个维度有两个元素，第二个维度有两个元素，第三个维度也有两个元素。，表示它也是一个三维数组，第一个维度有一个元素，第二个维度有三个元素，第三个维度有一个元素。第三个维度是在第二个维度内部的嵌套，每个最内层包装都包含一个元素，所以第三个维度的大小是1。第二个维度是在第一个维度内部的嵌套，有三个元素，因此第二个维度的大小是3。第三个维度是在第二个维度内部的嵌套，对应于数组的最内层包装。
python的np.array()函数
changzi990的博客
06-13 4240
{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort', 'stable'}（2）np.random.randint(4, 9, size=(3, 5)) 生成一个三行五列的正数矩阵。data={'小写':['a','b','c'],'大写':['A','B','C']}#输出： [1 4 5] （获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素）（start:起始数字 end:结束 Num:要生成的样本数）out:用于存储输出的数组。
shape(n,)和shape(1,n)
weixin_42307036的博客
03-05 649
最后一张图，shape=(1,4) shape=4也会报错 综上，fc.numeric_column中对应的shape=(4,)应该是4列的二维数组就可以，像[[1,2,3,4]]和[[2,3,4,5],[1,2,3,4]]，不能是一维数组[1,2,3,4]
2. NumPy数组属性详解：形状、维度与数据类型
最新发布
MoRanzhi1203的博客
09-21 392
在第一篇 NumPy入门与数组创建 中，我们学习了 NumPy 数组的创建方法。本篇将进一步深入，重点介绍 NumPy 数组的核心属性，包括 形状（shape）、维度（ndim）、元素总数（size）、数据类型（dtype） 以及 内存占用。掌握这些属性，有助于我们理解数组结构，并在数据处理时快速定位问题。
numpy.array 的shape属性理解
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02-27 8万+
简介numpy 创建的数组都有一个shape属性，它是一个元组，返回各个维度的维数。有时候我们可能需要知道某一维的特定维数。
shape函数/np.array创建数组/newaxi函数/np.mean
weixin_38944349的博客
03-28 599
一维： 一维数组是列向量 shape[0]返回该一维数组中元素的个数（列数） shape[1]返回该一维数组中元素的个数（行数） np.array([a,b,c])或者np.array((a,b,c)) x[np.newaxis,:] 将原来数组的行数变为1，原来的元素个数变为列数，变成二维数组 x[:, np.newaxis] 将原来数组的列数变为1，原来的元素个数变为行数，变成二维数组 二维： shape返回该数组的行数与列数 np.array([[1,2,3],[1,2,3]])
python中np.array的shape(2,)与shape(1 ,2)的运算细节
qq_35568823的博客
09-06 1435
【代码】python中np.array的shape(2,)与shape(1 ,2)的运算细节。
浅谈python中np.array的shape( ,)与( ,1)的区别
12-23
>>> x = np.array([1, 2]) >>> y = np.array([[1],[2]]) >>> z = np.array([[1,2]]) >>> print(x.shape) (2,) >>> print(y.shape) (2, 1) >>> print(z.shape) (1, 2) x[1,2]的shape值(2,)，意思是一维数组，数组中有...
NumPy-核心函数np.array()深入解析
07-01 1282
NumPy为Python提供了高效的多维数组对象以及一系列用于处理这些数组的工具，极大地简化了数值计算的过程。而np.array()作为NumPy库的核心函数之一，是创建和操作数组的基础
关于python shape中.n,1和n,的区别
weixin_44340030的博客
03-06 2730
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
【Python】numpy中shape属性结果中（n，1）和（n，）的区别
在热爱技术的路上一直前行。
05-04 1546
其中，（n，）对应一维数组；（n，1）对应二维数组。
np.array的shape的区别
weixin_30663391的博客
07-05 554
如下所示： 1 >>> import numpy as np 2 >>> x = np.array([1, 2]) 3 >>> y = np.array([[1],[2]]) 4 >>> z = np.array([[1,2]]) 5 >>> print(x.shape) 6 ...
numpy.array 的shape属性（多维）
qq_40851561的博客
07-17 3199
numpy 创建的数组都有一个shape属性，它是一个元组，返回各个维度的维数，有时候我们可能需要知道某一维的特定维数。 一维情况 二维情况 >>> import numpy as np >>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> print(y) [[1 2 3] [4 5 6]] >>> print(y.shape) (2, 3) >>> print(y.shape[0])
【笔记】【Python】train.shape中（n,）与（n,1）的差别
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python中输入语句时 >>>import numpy as np >>>a=np.array([1,2,3]) >>>b=np.array([[1],[2],[3]]) >>>c=np.array([[1,2,3]]) >>>a.shape (3,) >>>b.shape (3, 1) >>>c.shape (1, 3) a为一维数据，b和c是二维数据，主要看中括号的个数
动态与静态Shape
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理解Shape动态与静态Shapepython 里 np.array 的shape (2,)与(2,1)的区别 动态与静态Shape // An highlighted block a = tf.placeholder(tf.float32,[None,128]) static_shape = a.shape.as_list() print static_shape 执行结果为：[None, 1...
python之numpy.array 的shape属性的简单解释
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直接看一个例子 import numpy as np m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(m) print(m.shape) print(m.shape[0]) print(m.shape[1]) 输出: 解释: m表示一个两行三列的二维数组，m.shape[0]代表行数，m.shape[1]代表列数。 ...
(python numpy) np.array.shape 中 (3,)、(3,1)、(1,3)的区别
我亦是行人
08-24 7205
(python numpy) np.array.shape 中 (3,)、(3,1)、(1,3)的区别 被人问到这个问题，就记录一下吧 1. (3,) (3,)是[x,y,z][x,y,z][x,y,z]的形式，即为一维数组，访问数组元素用一个index for example: >>> array1 = np.array([1,2,3]) >>> array1.shape (3,) 2. (3,1) (3,1)是[[x],[y],[z]][[x],[y],[z]][[
np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思
RookieWantToFly的博客
05-02 1090
链接：https://blog.csdn.net/lz_901/article/details/84396693 [1,2]的shape值(2,)，意思是一维数组，数组中有2个元素。 它更多的是和多维做对比，表示一维数组。既可以认为是行向量也可以认为是列向量，numpy会自动调整； [[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每行有1个元素。 a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) a.shape 输出为(2,3) [[1,2]]的shape值是（1，2），
python将np.array补全到指定列
05-25
可以使用numpy库中的resize函数来将一个numpy数组补全到指定列数。具体实现如下： ```python import numpy as np # 假设原始数组为arr，需要补全到5列 arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 使用resize函数进行补全 new_arr = np.resize(arr, (arr.shape[0], 5)) # 输出结果 print(new_arr) ``` 输出结果为： ``` array([[1, 2, 1, 2, 1], [3, 4, 3, 4, 3], [5, 6, 5, 6, 5]]) ``` 可以看到，原始数组的每一行都被复制了若干遍，使得新数组的列数达到了指定的值。如果原始数组的列数已经大于或等于指定的列数，那么resize函数就不会进行补全，而是直接返回原始数组。
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