Numpy .shape函数_x.shape[0] vs x[0].shape in NumPy_shape - 腾讯云开发者社区

参考链接： Python中的numpy.tile python numpy.shape 和 numpy.reshape函数标签： pythonnumpy 2015-10-24 11...####################################### numpy.shape： [python] view plain copy ...计算矩阵 • 腾讯云容器服务架构实现介绍--董晓杰 • python: numpy--函数 shape用法 • 微博热点事件背后的数据库运维心得--张冬洪 • python 中的tile函数，shape...函数，sum函数 • JDK9新特性--Array • python 中常用到的 numpy 函数整理 • Kubernetes容器云平台实践--李志伟 • numpy.reshape...• 用Word2Vec处理自然语言 • numpy库函数：reshape用法 • Java之优雅编程之道 • python numpy.shape 和 numpy.reshape函数 • Numpy

5870 0

Python numpy的shape用法

reshape函数生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，不管是改变新数组还是原始数组的元素，另一个数组也会随之改变： ?

8131 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Numpy中花式索引和shape用法

总结一下最近学习中容易出现问题的地方️ # 代码 from numpy import * randMat = random.randint(0, 10, (4, 3)) print("原矩阵:\n",...输出第二列的所有数据:\n", randMat[:, 1]) print("输出矩阵第1和第3行的所有数据:\n", randMat[[0, 2], :]) print("行数:\n",randMat.shape...[0]) print("列数:\n",randMat.shape[1]) print("维数:\n",randMat.shape) # 运行结果原矩阵: [[3 5 1] [1 3 0] [0...3 2 2] 输出矩阵第1和第3行的所有数据: [[3 5 1] [0 2 1]] 行数: 4 列数: 3 维数: (4, 3) 提示 2018年8月22日 21:40:54更新，新增：使用shape...和reshape调整数组大小 # 代码 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a.shape = (3,2) b = a.reshape

3222 0

python numpy矩阵信息说明,shape,size,dtype

import numpy as np from numpy import random matrix1 = random.random(size=(2,4)) #矩阵每维的大小 print matrix1....shape #矩阵所有数据的个数 print matrix1.size #矩阵每个数据的类型 print matrix1.dtype 补充知识：Python：查看矩阵大小，查看列表大小...对于Python3.5 查看矩阵大小 import numpy as np from numpy import random matrix = random.random(size...=(2,4)) matrix.shape #矩阵每维的大小 (2,4) print matrix.size #矩阵所有数据的个数 8 print matrix1.dtype #矩阵每个数据的类型...dtype('float64') 查看列表大小 a=[1,2,3,4] len(a) 4 以上这篇python numpy矩阵信息说明,shape,size,dtype就是小编分享给大家的全部内容了

8312 0

Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法

本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。1、ndim? ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。2、shape?...shape：表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。对于一维数组：有疑问的是为什么不是（1，6），因为arr1.ndim维度为1，元组内只返回一个数。...所以结合起来，这就是arr3的shape，为（2，2，3）。将这种方法类比，也就可以推出4维、5维数组的shape。3、dtype? dtype：一个用于说明数组数据类型的对象。...解答：int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。4、astype? astype：转换数组的数据类型。...注意其中的float，它是python内置的类型，但是Numpy可以使用。Numpy会将Python类型映射到等价的dtype上。

1.7K2 0

Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法详解

本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。 1.ndim ? ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。 2.shape ?...所以结合起来，这就是arr3的shape，为（2，2，3）。将这种方法类比，也就可以推出4维、5维数组的shape。 3.dtype ? dtype：一个用于说明数组数据类型的对象。...解答：int32、float64是Numpy库自己的一套数据类型。 4.astype ? astype：转换数组的数据类型。...注意其中的float，它是python内置的类型，但是Numpy可以使用。Numpy会将Python类型映射到等价的dtype上。以上是这四个方法的简单用法，之后若有什么新发现再做补充。...到此这篇关于Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法详解的文章就介绍到这了,更多相关Numpy中ndim、shape、dtype、astype内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

1.2K2 0

python 中 numpy 模块的 size,shape, len的用法

参考链接： Python len() 1、size import numpy as np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], ...print("number:",number) print("X_row:",X_row) print("X_col:",X_col) << number: 12 X_row: 3 X_col: 4 2、shape... import numpy as np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) X_dim...=X.shape # 以元组形式，返回数组的维数 print("X_dim:",X_dim) print(X.shape[0]) # 输出行的个数 print(X.shape[1]) #输出列的个数...<< X_dim: (3, 4) 3 4 3、len import numpy as np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8],

1.6K2 0

初探numpy——numpy常用通用函数

numpy通用函数快速的逐元素数组函数，也可以称为ufunc，对ndarray数据中的元素进行逐元素操作的函数一元通用函数函数名描述 abs、fabs 取绝对值 sqrt 计算平方根，等同于arr...计算各元素的正负号，1（正数）、0（零）、-1（负数） ceil 计算各元素的ceiling值，即大于等于该值的最小整数 floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最大整数 cos、sin、tan 三角函数...cosh、sinh、tanh 双曲型三角函数 arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh 反三角函数二元通用函数函数名描述 add 数组对应元素相加...fmax 求相应最大值，fmax忽略NaN minimum、fmin 求相应最小值，fmin忽略NaN mod 求模 copysign 将第二个数组中的元素的符号复制给第一个数组的元素 import numpy

5543 0

【numpy】numpy中的常用函数

1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?

8721 0

python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法

python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法参考网址：https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/80518725...本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。...2.shape shape：表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。对于一维数组：有疑问的是为什么不是（1，6），因为arr1.ndim维度为1，元组内只返回一个数。...所以结合起来，这就是arr3的shape，为（2，2，3）。将这种方法类比，也就可以推出4维、5维数组的shape。 3.dtype dtype：一个用于说明数组数据类型的对象。...Numpy会将Python类型映射到等价的dtype上。以上是这四个方法的简单用法，之后若有什么新发现再做补充。

4701 0

从机器学习学python（一） ——numpy中的shape、tile、argsort

从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort （原创内容，转载请注明来源，谢谢）注：本系列是我在学习机器学习过程中，遇到的python的没见过的语法或函数，在此进行学习...一、shape shape返回的是数组的行、列数。例如，a.shape()返回的是[2,3]，表示a数组是2行3列的数组。a.shape[0]表示返回数组a的行数。...注意，该函数不是返回排序后的数组，而是每一列排序后，元素在该列的次序。...axis=0) array([[0, 1], [1, 0]]) >>> np.argsort(x, axis=1) array([[0, 1], [0, 1]]) 建议，新版numpy...支持sort()，这个函数是增强版的argsort，可以对任何数进行排序。

1.1K4 0

从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort

从机器学习学python（一） ——numpy中的shape、tile、argsort （原创内容，转载请注明来源，谢谢）注：本系列是我在学习机器学习过程中，遇到的python的没见过的语法或函数，在此进行学习...一、shape shape返回的是数组的行、列数。例如，a.shape()返回的是[2,3]，表示a数组是2行3列的数组。a.shape[0]表示返回数组a的行数。...注意，该函数不是返回排序后的数组，而是每一列排序后，元素在该列的次序。...np.argsort(x, axis=0) array([[0, 1], [1, 0]]) >>> np.argsort(x, axis=1) array([[0, 1], [0, 1]]) 建议，新版numpy...支持sort()，这个函数是增强版的argsort，可以对任何数进行排序。

6025 0

Numpy 数学函数及逻辑函数

参考链接： Python中的numpy.logical_xor 目录一、向量化和广播二、数学函数算数运算 numpy.add numpy.subtract numpy.multiply... numpy.divide numpy.floor_divide numpy.power 三、三角函数 numpy.sin numpy.cos numpy.tan numpy.arcsin...如果shape维度不匹配，但是有维度是1，那么可以扩展维度是1的维度匹配另一个数组；如果shape维度不匹配，但是没有任何一个维度是1，则匹配引发错误；二维数组加一维数组 import numpy as...不匹配报错的例子 import numpy as np x = np.arange(4) y = np.ones(5) print(x.shape) # (4,) print(y.shape) #...三角函数等很多数学运算符合通用函数的定义，例如，计算平方根的sqrt()函数、用来取对数的log()函数和求正弦值的sin()函数。

6213 0

numpy.concatenate()函数

numpy.concatenate() 官方文档 numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0, out=None) 将具有相同结构的array序列结合成一个array...#axis=1表示对应行的数组进行拼接 array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31], [ 4, 5, 6, 7, 8, 9]]) >>> import numpy...()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较示例： >>> from time import clock as now >>> a=np.arange(9999) >>> b...) 20.3934997107 可知，concatenate()效率更高，适合大规模的数据拼接参考：https://www.cnblogs.com/shueixue/p/10953699.html Numpy...中stack()，hstack()，vstack()函数详解：https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803

4903 0

numpy 多元运算函数

参考链接： Numpy 二元运算多元运算函数导包import numpy as np 二元运算函数传两个参数的函数 arr1=np.arange(10).reshape((2,5)) arr2...=np.arange(10,20).reshape((2,5)) print(arr1) print(arr2) print('add') 相加函数 print(np.add(arr1,arr2)) print...('subtract') 相减函数 print(np.subtract(arr1,arr2)) print('divide') 相除函数 print(np.divide(arr1,arr2)) print...('floor_divide') 相除函数取整数 print(np.floor_divide(arr1,arr2)) print('mod') 相除取余 print(np.mod(arr1,arr2))...print('multiply') 相乘 print(np.multiply(arr1,arr2)) 三元运算函数传三个参数的函数 arr1=np.random.uniform(0,20,(2,5

4762 0

numpy.nonzero()函数

官方文档如下： numpy.nonzero(a) Return the indices of the elements that are non-zero.

5203 0

Numpy常用函数总结

参考链接： Python中的numpy.arctan2 Numpy函数广播数学函数算术运算加：numpy.add(x1, x2, *args, **kwargs)减：numpy.subtract(x1...*args, **kwargs)平方：numpy.square(x, *args, **kwargs)示例三角函数numpy.sin(x, *args, **kwargs)numpy.cos(..., **kwargs)numpy.arctan(x, *args, **kwargs)示例指数、对数函数numpy.exp(x, *args, **kwargs)numpy.log(x, *args...= np.ones((3, 4)) print(x.shape) # (4,) print(y.shape) # (3, 4) print((x + y).shape) # (3, 4) print...聚合函数是指对一组值（比如一个数组）进行操作，返回一个单一值作为结果的函数。因而，求数组所有元素之和的函数就是聚合函数。ndarray类实现了多个这样的函数。

3994 0

numpy函数linspace() newaxis()

参考链接： Python中的numpy.linspace numpy.linspace() 格式： numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,... , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]) numpy.newaxis() 功能：插入新维度类型： >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis...np.linspace(0,3,4)[:,np.newaxis ] x Out[90]: array([[ 0.], [ 1.], [ 2.], [ 3.]]) x.shape...x[2][0] out[92]:2.0 x= np.linspace(0,3,4)[np.newaxis ,:] x Out[92]: array([[ 0., 1., 2., 3.]]) x.shape

4880 0

Python函数——Numpy size()

前言 Numpy size()函数主要是用来统计矩阵元素个数，或矩阵某一维上的元素个数的函数。...# 加载 numpy 工具包 import numpy b 0 参数 numpy.size(a, axis=None) a : 一般是Array或者是Matrix axis: int, optional...的值没有设定，返回矩阵的元素个数比较常用的axis值以及其返回值： axis = 0，返回该二维矩阵的行数 axis = 1，返回该二维矩阵的列数注：axis从0开始，不是从1开始详细参考 Numpy

1.8K3 0

Python numpy函数：dot（）

dot()函数是矩阵乘，而*则表示逐个元素相乘

6903 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

python numpy.shape 和 numpy.reshape函数

Python numpy的shape用法

Numpy中花式索引和shape用法

python numpy矩阵信息说明,shape,size,dtype

Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法

Numpy中ndim、shape、dtype、astype的用法详解

python 中 numpy 模块的 size,shape, len的用法

初探numpy——numpy常用通用函数

【numpy】numpy中的常用函数

python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法

从机器学习学python（一） ——numpy中的shape、tile、argsort

从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort

Numpy 数学函数及逻辑函数

numpy.concatenate()函数

numpy 多元运算函数

numpy.nonzero()函数

Numpy常用函数总结

numpy函数linspace() newaxis()

Python函数——Numpy size()

Python numpy函数：dot（）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐