Python中shape[0]、shape[1]和shape[-1]分別的意思詳解(附代碼)
前言
shape函數(shù)是Numpy中的函數(shù)，它的功能是讀取矩陣的長(zhǎng)度，比如shape[0]就是讀取矩陣第一維度的長(zhǎng)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(zhǎng)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(shí)，我們可以發(fā)現(xiàn):
>>> print(len(x)) 2
shape[0]讀取矩陣第一維度的長(zhǎng)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(shí)我們會(huì)遇到一種新的表示方法:shape[-1]
首先需要知道，對(duì)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(duì)于圖像來(lái)說(shuō)：
image.shape[0]——圖片高
image.shape[1]——圖片長(zhǎng)
image.shape[2]——圖片通道數(shù)
而對(duì)于矩陣來(lái)說(shuō)：
shape[0]：表示矩陣的行數(shù)
shape[1]：表示矩陣的列數(shù)
一般來(lái)說(shuō)，-1代表最后一個(gè)，所以shape[-1]代表最后一個(gè)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)。
附：需要注意的小細(xì)節(jié)
然后就是，需要注意turple，list等沒有shape屬性，需要替換成張量tensor
注意，即使是三維，由于shape[0]表示向量數(shù)，所以shape[1]是行數(shù)，那么shape[2]還是列數(shù)，所以shape[-1]最后一維還是列數(shù)
import torch
x = torch.tensor([[2, 3, 4, 3, 6, 8],
[1, 8, 9, 5, 0, 1],
[2, 0, 2, 2, 7, 1]])
print(x.shape[-1])
輸出是：6
6
Process finished with exit code 0
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python中shape[0]、shape[1]和shape[-1]分別是什么意思的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python shape[0]、shape[1]和shape[-1]內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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