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python中ArrAy的C.shApE=%1

(2L,3L)表示两行三列-1表示自动匹配.如赋值c.shape=2,-1,而c有6个数,所以-1在这里就表示3;同理,赋值c.shape=-1,2中的-1也是自动匹配为3,也就是三行两列

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组. (2,)与(2,1)的区别如下:ndarray.shape:数组的维度.为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组.例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”.ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性.一般情况下:[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素.[[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素.[[1,2]]的shape值是(1,2),意思是一个二维数组,每行有2个元素.参考资料 NumPy简明教程(二、数组1).CSDN博客[引用时间2017-12-28]

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1)注:x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素y[[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每个数组中有1个元素

你得先安装numpy库,矩阵(ndarray)的shape属性可以获取矩阵的形状(例如二维数组的行列),获取的结果是一个元组,因此相关代码如下:import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print x.shape # (4, 3)# 只输出行数print x.shape[0] # 4# 只输出列数print x.shape[1] # 3

import numpy a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print a.shape 矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组

c = np.array([[[0, 1, 2,3],[4, 5, 6,7]],[[1, 2, 3,4],[5,6,7,8]]]print( c.sum(axis=0))print( c.sum(axis=1))print( c.sum(axis=2)) 一个不是很简单,但是很好理解的方法是:你的输入矩阵的shape是(2,2,4),那么当axis=0时,就是在第一个dimension上进行

直接用实例说明:in [1]: import numpyin [2]: a = array([[1,2,3],[4,5,6]])in [3]: b = array([[9,8,7],[6,5,4]])in [4]: numpy.concatenate((a,b))out[4]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7], [6, 5, 4]])或者这么写in [1]: a = array([1,2,3])in [2]: b = array([4,5,6])in [3]: numpy.vstack((a,b))out[3]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

你好,这个很easy的啊:请看:lines = [1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,'a',4,'c','c','c',3,0,0,0,6,8,9]weiyiArray=[]for i in lines: if i not in weiyiArray: weiyiArray.append(i)resultArray=[]for j in weiyiArray: if lines.count(j) >=3: resultArray.append([j,lines.count(j)])print resultArray

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如12345678import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1)注:x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素y[[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每个数组中有1个元素

二者的区别主要在于在做乘法运算的时候,一个是矩阵乘,一个是数组乘,这里和MATLAb很相似.调用的时候需要用numpy.arrayNumpy matrices必须是2维的,但是numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3DND). Matrix是

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