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RSS订阅原创 numpy中的shape的用法二
b = [1,2,3]a = np.array(b)print(a)np.shape(a)输出为：[1 2 3](3,)b = [[1,2,3],[4,5,6]]a = np.array(b)print(a)np.shape(a)输出为：[[1 2 3] [4 5 6]](2, 3）b =[ [[1,2,3],[4,5,6]]]a = np.array(b)输出为：[[[1 2 3] [4 5 6]]](1, 2, 3)...
2022-03-21 21:58:27
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原创 np.shape[0],np.shape[1]
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
2022-03-21 21:51:17
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原创 【无标题】
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档X_train,X_test,y_train,y_test前言X_train,X_test,y_train,y_test各自的用处到底是啥？例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考#一、X_train,X_test,y_train,y_test各自的意义①Xtrain 和 Ytrain都是原始数据，.
2022-03-21 21:19:23
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空空如也
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