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import numpy
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#shape 参数返回维度样例如下
print a.shape #返回维度
print a.shape[0] #返回行维度 [1] 同理
# 请给最佳
都是复制党,百度知道回答真的质量太低了,真的很心疼,言归正传
利用numpy求矩阵维数:
import numpy # 导入numpy模块,pip list可以查看是否安装了该模块
print("数组的维度数目",a1.ndim)
很多人提到了shape函数,这也加上吧
print("数组的维度",a1.shape)
不过这里打印的不是矩阵维数,而是告诉你矩阵维度元祖
比如(28,28,3),能够看出这是一个3维矩阵,但返回的不是维度
print函数是python语言中的一个输出函数,可以输出以下几种内容
1. 字符串和数值类型 可以直接输出
print( 1)
1
print( "Hello World")
Hello World
2.变量
无论什么类型,数值,布尔,列表,字典...都可以直接输出
x = 12
print(x)
12
s = 'Hello'
print(s)
Hello
L = [ 1, 2, 'a']
print(L)
[ 1, 2, 'a']
t = ( 1, 2, 'a')
print(t)
( 1, 2, 'a')
d = { 'a': 1, 'b': 2}
print(d)
{ 'a': 1, 'b': 2}
3.格式化输出
类似于C中的 printf
s
'Hello'
x = len(s)
print( "The length of %s is %d" % (s,x) )
The length of Hello is 5
【注意】
Python2和3的print函数格式不同,3要求加括号(print())
缩进最好使用4个空格
数组的维度就是一个数组中的某个元素,当用数组下标表示的时候,需要用几个数字来表示才能唯一确定这个元素,这个数组就是几维。numpy中直接用 * 即可表示数与向量的乘法,参考python 2.7的一个例子:inport numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) # 向量 b = 5 # 数 print a*b ++++++++++++ [5,10,15,20]
NumPy数组的下标从0开始。
同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。
在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推。在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量。
比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是NumPy中的轴(axes),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。
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