numpy.shape的用法

最新推荐文章于 2024-03-29 00:24:28 发布
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#numpy

本文详细介绍了numpy中的shape函数，该函数用于获取矩阵的各维度长度。通过实例演示了一维、二维矩阵及数字输入时的不同返回结果，并展示了如何利用shape属性快速获取矩阵尺寸。

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解，我们还是用各种例子来说明他的用法：

1、一维矩阵[1]返回值为(1L,)


 


2、二维矩阵，返回两个值  


 

                               

3、一个单独的数字，返回值为空    

 

  


4、我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用，下面先创建了一个单位矩阵e    


 


5、我们可以快速读取e的形状      


      


6、读取第一第二维的长度

     

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NumPy `numpy.mean()` 深度解析：多维数组均值计算与维度控制

				
			

			

				

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本文详细介绍了NumPy中的numpy.mean()函数，这是计算数组元素算术平均值的核心工具。文章从重要性、参数解析到实际应用展开说明：np.mean()相比Python内置函数更高效，支持多维数组和轴向计算；关键参数axis控制计算方向，keepdims保留维度，dtype确保精度；还介绍了缺失值处理、与其他聚合函数的区别，以及在数据科学、机器学习等领域的典型应用场景。通过2D/3D数组示例演示了不同轴向计算的效果，强调了该函数在统计分析和特征工程中的实用价值。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法

				
			

			

				

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### 使用numpy.reshape在Python 2.7中对图像进行切割的方法  #### 背景介绍 在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的技术。对于大型图像数据集，有时我们需要将其分割成多个较小的部分来处理，这有助于提高计算效率...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
numpy函数：shape用法

				
			

			

				

					明柳梦少的博客
				

				

					10-25
					
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shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解，我们还是用各种例子来说明他的用法：



一维矩阵[1]返回值为(1L,)                   


二维矩阵，返回两个值

			
		

	





	

		

			

				
					
python: numpy--函数 shape用法

					
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					xingchengmeng的博客
				

				

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shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。
举例说明：
建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为（3，3），表示3行3列

>>> e = eye(3)
>>> e
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> e.

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
numpy.shape

				
			

			

				

					weixin_38612234的博客
				

				

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shape是numpy一个属性，是个元组，返回各个维度的维数.shape[0]为最外维维度，shape[1]次外维，，依次之....

			
		

	





	

		

			

				
					
Numpy-shape

				
			

			

				

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shape用于查看矩阵或者数组的维数：


dataSet = numpy.array([[1,1],
                [1,1],
                [0,0],
                [0,0.1]])
dataSize = dataSet.shape[0]
#答案是4

shape[0]用于查看矩阵第一维的长度

dataSize1 = dataSet...

			
		

	





	

		

			

				
					
python numpy.shape使用方法

				
			

			

				

					03-13
				

			

		

		

			
				
numpy.shape() 是一个函数，用于获取数组的形状，即数组的维度。...例如，如果有一个二维数组 a，可以使用 numpy.shape(a) 来获取它的形状。如果 a 的形状是 (3, 4)，则 numpy.shape(a) 将返回 (3, 4)。

			
		

	





	

		

			

				
					
python  numpy.shape

				
			

			

				

					03-25
				

			

		

		

			
				
### 使用 `numpy.shape` 获取数组维度  在 Python 中，`numpy` 提供了一个属性 `.shape` 来获取数组的形状（即各维度上的大小）。`.shape` 返回的是一个元组，表示该数组每一维的长度。如果是一个二维数组，则返回 `...

			
		

	





	

		

			

				
					
  shapes=numpy.shape(inputs)                                                      shapes=numpy.random.rand(shapes[0],shapes[1])
  File "numpy/random/mtrand.pyx", line 1238, in numpy.random.mtrand.RandomState.rand
  File "numpy/random/mtrand.pyx", line 441, in numpy.random.mtrand.RandomState.random_sample
  File "numpy/random/_common.pyx", line 312, in numpy.random._common.double_fill
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

					
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我们遇到的问题是在使用`numpy.random.rand(shapes[0], shapes[1])`时出现了`TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index`错误，其中`shapes`是通过`numpy.shape(inputs)`得到的。...

			
		

	





	

		

			

				
					
Numpy入门之数组的shape

				
			

			

				

					weixin_45126025的博客
				

				

					07-09
					
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假设a是一个数组：
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

那么他调用**a.shape()**函数的时候输出为
(2, 3)

表示为他有***两行三列***
那么如果a数组是三维的，比如说
a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])




			
		

	





	

		

			

				
					
Numpy中的shape函数的用法详解

				
			

			

				

					QHLJWM的博客
				

				

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shape函数用法

			
		

	





	

		

			

				
					
Python numpy函数：shape用法

				
			

			

				

					（零零的博客）qq_27636147
				

				

					03-14
					
					5040
					
				

			

		

		

			
				
本文转载自：https://blog.csdn.net/qq_38669138/article/details/79084275

shape函数的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组，表示数组（矩阵）的维度，例子如下：

shape的输入参数可以是一个整数（表示维度...

			
		

	





	

		

			

				
					
numpy的Y.shape和Y.shape[0]的区别

				
			

			

				

					qq_38875813的博客
				

				

					01-21
					
					2460
					
				

			

		

		

			
				
numpy数组的shape属性返回数组的维度。如果Y有n行和m列，那么Y.shape是（n，m）。所以Y.shape[0]是n。

所以

假定

import numpy as np

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])

print(a.shape)

print(a.shape[0])

几行命令，定义矩阵a，明显是4行三列的矩阵。所以a.shape直接输出的时候是（4,3）。a.shape[0]的时候输出的是4。同样a.shape[1]输

			
		

	





	

		

			

				
					
python学习笔记之numpy入门

				
			

			

				

					dulingtingzi的博客
				

				

					04-22
					
					809
					
				

			

		

		

			
				
这篇文章主要介绍了Python中的Numpy入门教程，着重讲解了矩阵中的数组操作,需要的朋友可以参考下，原文链接：http://www.jb51.net/article/49397.htm





1、Numpy是什么

很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的

			
		

	





	

		

			

				
					
Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]分别是什么意思（附代码）

				
			

			

				

					wzk4869的博客
				

				

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Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]分别是什么意思（附代码）

			
		

	





	

		

			

				
					
一文搞懂！Python中的shape[-1]、shape[0]、shape[1]、shape[2]是指什么？

				
			

			

				

					@啊哈哈哈哈哈韩的博客
				

				

					03-29
					
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初学深度学习，在很多代码中都能见到shape[0]，那么在python中，shape[-1]、shape[0]、shape[1]、shape[2]都是指什么呢？让本文来为你答疑解惑吧~要谈python中的shape属性，必须要说Tensor：Tensor 中文称为（可以看做是一个多维数组），是 PyTorch 中最基本的数据类型。在数学中，标量是一个只有大小没有方向的量，如：1、2、3 等。向量是既有大小又有方向的量（一维数组），如 A = (x0, y0, z0)。矩阵是由多个向量组成的二维数组。

			
		

	





	

		

			

				
					
python中的shape[0],shape[1],shape[-1]，shape[-2]到底是啥

				
			

			

				

					赖格宝的博客
				

				

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我个人理解是，shape即包括行和列的数组/矩阵的形状，“行”为第1个参数，“列”为第2个参数。shape[-1]：即倒数第1个参数——列数。shape[-2]：即倒数第2个参数——行数。shape[0]：即第1个参数——行数。shape[1]：即第2个参数——列数。

			
		

	





	

		

			

				
					
np.shape[0],np.shape[1]

				
			

			

				

					yaskx的博客
				

				

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数组中的shape的用法，有一个我们经常迷糊的用法，就是np.shape[0],np.shape[1]，到底是什么，下面我们来举例讲解。

首先：

np.shape【0】：为第一维度的长度

np.shape【1】：为第二维度的长度

np.shape【2】：为第三维度的长度

......以此类推

例1：

b = [1,2,3]
a = np.array(b)
print(a)

a.shape[0]

输出为：3（个元素）

例2：

b = [[1,2,3],[4,5,6]]
a = np.ar

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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hope_wisdom
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