Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]使用方法
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)。
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(guān)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(guān)Python shape使用內(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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