python 中shape 1，n 与1的区别

最新推荐文章于 2024-03-29 00:24:28 发布
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浅谈python中np.array的shape( ,)与( ,1)的区别
12-23
如下所示： >>> import numpy as np >>> 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2个元素 y[[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每行有1个元素 z [[1,2]]的shape值是（1，2），意思是一个二维数组，每行有2个
Python shape函数
mmr598146920的专栏
06-06 2891
针对矩阵 t = [[[1,1,1],[1,1,1]],[[1,1,1],[1,1,1]]]print numpy.shape(t)得到 (2L, 2L, 3L), 这表示2个2*3矩阵。
python 里 np.array 的shape ( ,)与( ,1)的区别
小红的博客
11-27 2万+
>>> import numpy as np >>> 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
python中的shape[-1]与shape[0]，shape[1]的含义，用法
weixin_48185701的博客
07-18 1万+
初学深度学习，遇到shape[-1]，了解了一下他的含义： 首先需要知道，对于二维张量，shape[0]代表行数，shape[1]代表列数，同理三维张量还有shape[2]； 一般来说-1代表最后一个，所以shape[-1]代表最后一个维度，如在二维张量里，shape[-1]表示列数，注意，即使是一维行向量，shape[-1]表示行向量的元素总数，换言之也是列数：...
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 4992
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]和shape[-1]分别是什么意思（附代码）
wzk4869的博客
07-27 9万+
Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]分别是什么意思（附代码）
python中shape函数_numpy函数：[1]shape用法
weixin_39850697的博客
12-09 1429
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,) 1. 二维矩阵，返回两个值 2. 一个单独的数字，返回值为空 3. 我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用，...
python中的shape[0]和shape[1]
qq_24222157的博客
05-03 619
三行四列 shape[0]是计算矩阵的行数 输出3 shape[1]是计算矩阵的列数 输出4
关于python shape中.n,1和n,的区别
weixin_44340030的博客
03-06 2729
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
shape理解
as472780551的博客
04-22 1067
一维数组[1,2]的shape是（2，）：一个一维数组，数组中有两个元素。 二维数组[[1,2]]的 shape是（1，2）： 一个二维数组，每行有两个元素。 二维数组转换一维数组 # 方式一 import operator from functools import reduce a = [[1,2,3], [4,6], [7,8,9,8]] print(reduce(operato...
python_numpy中，shape=(1,4)和(4,)的区别
wander_ing的博客
04-26 3292
  按照惯性思维，似乎两个形状指的都是1行4列，哪里有什么不一样嘛，怀疑我的高数吗，没下过100分呢。   尽管嘴上说这不可能，心里还是不服气，还是要试一下吧(-) import numpy as np arr1=np.arange(4).reshape(4,) arr2=np.arange(4).reshape(1,4) print('arr1:\n',arr1) print('arr2:\n'...
Python里对于shape()的理解
weixin_45769849的博客
02-18 1万+
Python里对于shape()的理解 （1）shape（）含义 在笔者debug深度学习相关代码的时候，很容易出现shape()这样形式的东西，用来告知输出数据的形式，由于shape（）里出现的数字数量不同，还经常有shape（？，64，512）这样的数据存在，因此上网查了一些信息，作出比较通俗易懂的解释： import numpy as np a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) print(a.shape) (1, 2, 3) 表示该数组有1个，是2行3列的数组。每一
python: numpy--函数 shape用法
热门推荐
xingchengmeng的博客
03-17 10万+
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.
Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]含义
weixin_48888528的博客
12-04 4447
Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]含义
shape=(2,) (2,1) (1,2) 的区别
weixin_30820077的博客
06-27 3455
1. 一般的数组如：[22，33] shape是（2，）：他表示他是一个一维数组，数组中有两个元素； 注意他和shape（2，1）的区别，他两个不一样。 2. [[22],[33]] 他的shape是(2,1),表示二维数组，每行有一个元素 3. [[22,33]] shape是（1，2） 他表示一个二维数组，每行有两个元素 转载于:https://www.cnblogs.com/Bell...
shape[0]、shape[1]、shape[2]代表了什么
qq_41523037的博客
03-16 1万+
对于图像来说： image.shape[0]——图片高 image.shape[1]——图片长 image.shape[2]——图片通道数 而对于矩阵来说： shape[0]：表示矩阵的行数 shape[1]：表示矩阵的列数
Python的numpy库中的shape用法
taotiezhengfeng的博客
05-16 8826
shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的维度。
python数据分析基础知识—shape()函数的使用
sodaloveer的博客
06-16 2万+
python数据分析 shape()函数
区别 image.shape[0],image.shape[1],image.shape[2]
yournevermore的博客
11-21 3万+
image.shape[0], 图片垂直尺寸 image.shape[1], 图片水平尺寸 image.shape[2], 图片通道数
python中shape为[-1, 8, 8]是什么意思
最新发布
03-27
好的，我需要帮助用户理解Python中shape参数为[-1, 8, 8]的意义，特别是动态维度的概念。首先，我应该回顾一下NumPy的reshape函数，因为用户提到的shape参数通常与NumPy数组或类似库（如TensorFlow或PyTorch）中的...
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