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Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]使用方法

 更新時間：2023年07月14日 09:02:59   作者：旅途中的寬~  
shape函數(shù)是Numpy中的函數(shù)，它的功能是讀取矩陣的長度，比如shape[0]就是讀取矩陣第一維度的長度，這篇文章主要介紹了Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]使用方法,需要的朋友可以參考下

shape函數(shù)是Numpy中的函數(shù)，它的功能是讀取矩陣的長度，比如shape[0]就是讀取矩陣第一維度的長度。

直接用.shape可以快速讀取矩陣的形狀，使用shape[0]讀取矩陣第一維度的長度。

.shape的使用方法

>>> import numpy as np
>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> print(x.shape)
(2, 3)

shape[0]的使用方法

>>> import numpy as np
>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> print(x.shape[0])
2

其實，我們可以發(fā)現(xiàn):

>>> print(len(x))
2

shape[0]讀取矩陣第一維度的長度，即數(shù)組的行數(shù)。

shape[1]的使用方法

>>> print(x.shape[1])
3

是我們的數(shù)組的列數(shù)。

有時我們會遇到一種新的表示方法:shape[-1]

首先需要知道，對于二維張量，shape[0]代表行數(shù)，shape[1]代表列數(shù)，同理三維張量還有shape[2]

對于圖像來說：

image.shape[0]——圖片高

image.shape[1]——圖片長

image.shape[2]——圖片通道數(shù)

而對于矩陣來說：

shape[0]：表示矩陣的行數(shù)

shape[1]：表示矩陣的列數(shù)

一般來說，-1代表最后一個，所以shape[-1]代表最后一個維度，如在二維張量里，shape[-1]表示列數(shù)，注意，即使是一維行向量，shape[-1]表示行向量的元素總數(shù)，換言之也是列數(shù)：

我們還是舉上面的例子:

>>> print(x.shape[-1])
3

就是求得的列數(shù)。

python中shape[0]與shape[1]

import numpy as np
k = np.matrix([[1, 2, 3, 4],
             [5, 6, 7, 8],
             [9, 10, 11, 12]])
print(np.shape(k))       # 輸出（3，4）表示矩陣為3行4列
print(k.shape[0])        # shape[0]輸出3，為矩陣的行數(shù)
print(k.shape[1])        # 同理shape[1]輸出列數(shù)

到此這篇關于Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]使用方法的文章就介紹到這了,更多相關Python shape使用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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