shape(n,)和shape(1,n)

最新推荐文章于 2023-04-10 11:27:53 发布
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本文探讨了在使用fc.numeric_column时对于shape参数的理解，指出shape=(4,)实际要求输入为4列的二维数组形式，例如[[1,2,3,4]]或多行的二维数组，而非一维数组。

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  • 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]
python中shape[0]与shape[1]
zhf的博客
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6-2 从shape类派生出一个正n边形 (10 分)
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07-03 2890
在一个正n边形（Regular Polygon）中，所有边的边长都相等，且所有角的度数相同（即这个多边形是等边、等角的）。 请从下列的抽象类shape类扩展出一个正n边形类RegularPolygon,这个类将正n边形的边数n和边长s作为私有成员，类中包含初始化边数n和边长s的构造函数。 class shape {// 形状类 public: double getArea() // 求面积 {return -1;} double getPerimeter() // 求周长 {return -1;}
shape=(1) OR shape=()
liugan528的博客
11-11 803
TensorFlow中标量和数组的区别： import tensorflow as tf a = tf.get_variable('a',shape=(1),dtype=tf.int32,initializer=tf.constant_initializer(0),trainable=False) b = tf.get_variable('b',shape=(1,),dtype=tf.int32,initializer=tf.constant_initializer(0),trainable=False)
python里np.array 的shape (n,)与(n,1)的区别
ScienceVip的博客
04-09 2286
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
python中的shape[0]和shape[1]
bingbangx的博客
02-10 6759
import numpy as np k = np.matrix([[1, 2, 3, 4,6], [5, 6, 7, 8,9], [9, 10, 11, 12,13]]) print(np.shape(k)) # 输出（3，5）表示矩阵为3行5列 print(k.shape[0]) # shape[0]输出3，为矩阵的行数 print(k.shape[1]) # 同理shape[1]输出列数5 ———————————————— 版权声明：本文为优快云博主「贾公子」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA
关于numpy.shape（1）
LYY
07-19 1442
import numpy as np n = np.array([ [1,0,0], [0,1,0], [0,0,1], [1,1,1]]) print(n.shape[0]) print(n.shape[1]) 得到的结果为 由此可得 当shape[0]时，得到的是矩阵的行数 当shape[1]时，得到的是矩阵的列数 ...
详解numpy.reshape中参数newshape出现-1的含义
12-22
在该函数中有一个用来指定数组新形状的参数newshape，该参数的取值可以为整数或整数构成的元组，在众多的取值情况中，存在一种特殊的情况：newshape取-1或(dim1,dim2,…,−1,…,dimn)(dim1,dim2,…,-1,…,dimn)(dim1...
表面积和体积_抽象类Shape_shape类继承_
10-02
在这个系统中，"表面积和体积_抽象类Shape_shape类继承_"这个主题涉及到的是OOP中的一个重要概念——抽象类和类的继承。 首先，让我们来理解抽象类（Abstract Class）。抽象类是一种特殊的类，它不能被实例化，主要...
Hypermill 4 Axis cơ bản- Bài 1 Shape Offset N96.mkv
04-25
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Android中shape定义控件的使用
01-04
Android中常常使用shape来定义控件的一些显示属性，今天看了一些shape的使用，对shape有了大体的了解，稍作总结： 先看下面的代码： <shape> <!-- 实心 --> <!-- 渐变 --> <gradient nandroid:...
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结论： ()小括号中有几个数，则数组的维数就是几维 如第一张图是1维数组，对应一个中括号 第二张图是2维数组，对应两个中括号 这个知识点我之前学过，好久没接触又忘了！！！！！！！！ 转载来源：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44340030/article/details/88250184 ...
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python_numpy中，shape=(1,4)和(4,)的区别
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  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'...
n_features = X.shape[1]
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