shape 是返回 np.mat 的形状的。

1. 作为 mat 的成员变量,a.shape

2. 作为 np 的成员函数,np.shape

>>> import numpy as np
>>>
>>> a = np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
matrix([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> a.shape
(2, 3)
>>>
>>> a.shape() # 错误,不可以执行
>>>
>>>
>>> np.shape(a)
(2, 3)
>>> np.shape(a)[0]
2
>>> np.shape(a)[1]
3
>>> np.shape(a)[2] # 错误,越界

  

06-numpy-笔记-shape的更多相关文章

  1. python中numpy.ndarray.shape的用法

    今天用到了shape,就顺便学习一下,这个shape的作用就是要把矩阵进行行列转换,请看下面的几个例子就明白了: >>> import numpy as np >>> ...

  2. numpy的shape 和 gt的x、y坐标之间容易引起误会

    用numpy来看shape,比如np.shape(img_data),会得到这样的结果(600,790,3) 注意:600不是横坐标,而是表示多少列,790才是横坐标 用numpy测试就可以看出: & ...

  3. Python笔记 #06# NumPy Basis & Subsetting NumPy Arrays

    原始的 Python list 虽然很好用,但是不具备能够“整体”进行数学运算的性质,并且速度也不够快(按照视频上的说法),而 Numpy.array 恰好可以弥补这些缺陷. 初步应用就是“整体数学运 ...

  4. python numpy笔记:给matlab使用者

    利用Numpy,python可以进行有效的科学计算.本文给过去常用matlab,现在正学习Numpy的人. 在进行矩阵运算等操作时,使用array还是matrix?? 简短的回答,更多的时候使用arr ...

  5. python numpy笔记(重要)

    1.np.array 的shape (2,)与(2,1)含义 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”. ndar ...

  6. numpy笔记—np.squeeze用法

    import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目, ...

  7. 对numpy中shape的理解

    from:http://blog.csdn.net/by_study/article/details/67633593 环境:Windows, Python3.5 一维情况: >>> ...

  8. numpy 笔记

    1  矩阵.数组.列表 #from numpy import * import numpy as np 矩阵创建 >>> A = np.array([1,2,3]) array([1 ...

  9. Python pandas & numpy 笔记

    记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: impo ...

  10. [机器学习]numpy broadcast shape 机制

    最近在做机器学习的时候,对未知对webshell检测,发现代码提示:ValueError: operands could not be broadcast together with shapes ( ...

随机推荐

  1. .Net Core 基于CAP框架的事件总线

    .Net Core 基于CAP框架的事件总线 CAP 是一个在分布式系统中(SOA,MicroService)实现事件总线及最终一致性(分布式事务)的一个开源的 C# 库,她具有轻量级,高性能,易使用 ...

  2. Comet OJ - Contest #13-C2

    Comet OJ - Contest #13-C2 C2-佛御石之钵 -不碎的意志-」(困难版) 又是一道并查集.最近做过的并查集的题貌似蛮多的. 思路 首先考虑,每次处理矩形只考虑从0变成1的点.这 ...

  3. 分布式事物解决方案-TCC

    分布式框架下,如何保证事物一致性一直是一个热门话题.当然事物一致性解决方案有很多种(请参考:分布式事物一致性设计思路),我们今天主要介绍TCC方案解决的思路.以下是参与设计讨论的一种解决思路,大家有问 ...

  4. 第20课 unique_ptr独占型智能指针

    一. unique_ptr的基本用法 (一)初始化方式 1. 直接初始化:unique<T> myPtr(new T);  //ok.但不能通过隐式转换来构造,如unique<T&g ...

  5. 动手学深度学习7-从零开始完成softmax分类

    获取和读取数据 初始化模型参数 实现softmax运算 定义模型 定义损失函数 计算分类准确率 训练模型 小结 import torch import torchvision import numpy ...

  6. pandas的使用(7)--分组

    pandas的使用(7)--分组

  7. 【开源监控】Prometheus+Node Exporter+Grafana监控linux服务器

    Prometheus Prometheus介绍 Prometheus新一代开源监控解决方案.github地址 Prometheus主要功能 多维 数据模型(时序由 metric 名字和 k/v 的 l ...

  8. java中需要转义的特殊字符

    在Java中,不管是String.split(),还是正则表达式,有一些特殊字符需要转义, 这些字符是 (    [     {    /    ^    -    $     ¦    }    ] ...

  9. 汉字转拼音,TinyPinyin、Pinyin4j与JPinyin哪个库更快

    1. 介绍 本文对TinyPinyin.Pinyin4j与JPinyin三个汉字转拼音库的用法.测试代码及转换的结果做一个简单的总结. TinyPinyin 适用于Java和Android的快速.低内 ...

  10. sql server删除重复记录只保留一条

    今天遇到一个历史导入数据重复的问题,于是要删除重复的记录,一开始想用子查询的方式找到要删除记录的id删除,后来发现DELETE语句可以直接用外连接,这样更加简单,效率也更高. delete sys_p ...