python shape numpy 用法

最新推荐文章于 2025-05-29 20:52:52 发布
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博客介绍了numpy库中的shape函数，它用于求张量长度，可得出矩阵、张量或图片的行数和列数。

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>>> c = array([[1,1],[1,2],[1,3],[1,4]])
>>> c.shape
(4, 2)
>>> c.shape[0]
4
>>> c.shape[1]
2

shape是numpy库中的求张量长度的函数

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NumPy是Python中的一个常用科学计算库，提供了高性能的多维数组对象及相关工具。下面是一些常用的NumPy用法示例： 1. 导入NumPy模块： ```python import numpy as np ``` 2. 创建一个一维数组： ```python a = np.array([1, 2, 3]) ``` 3. 创建一个二维数组： ```python b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ``` 4. 获取数组的形状： ```python a.shape # 输出：(3,) b.shape # 输出：(2, 3) ``` 5. 获取数组的类型： ```python a.dtype # 输出：int64 ``` 6. 对数组进行基本运算： ```python a + 1 # 对每个元素加1 a * 2 # 对每个元素乘以2 np.sqrt(a) # 对每个元素求平方根 ``` 7. 对数组进行聚合计算： ```python a.sum() # 对所有元素求和 a.mean() # 对所有元素求平均值 a.max() # 取出所有元素中的最大值 ``` 8. 数组的索引和切片： ```python a[0] # 取出第一个元素 b[0, 1] # 取出第一行第二个元素 a[1:] # 取出第二个元素及以后的元素 b[:, 1:] # 取出第二列及以后的所有元素 ``` 以上是一些常用的NumPy用法示例，NumPy还提供了很多其他的功能和工具，可以根据具体需求进行使用。
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