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本文实例讲述了Python中shape计算矩阵的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
看到机器学习算法时,注意到了shape计算矩阵的方法接下来就讲讲我的理解吧
> from numpy import *
> import operator
> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]])
> a
matrix([[1, 2, 3],
[5, 6, 9]])
> shape(a) (2, 3) > a.shape[0] #计算行数 2 > a.shape[1] #计算列数 3
接下来是Python中的解释
Examples
--------
> np.shape(np.eye(3))
(3, 3)
> np.shape([[1, 2]])
(1, 2)
> np.shape([0])
(1,)
> np.shape(0)
()
> a = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
> np.shape(a)
(2,)
> a.shape
(2,)
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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2026年04月15日
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