shape[-1] 首先需要知道,对于二维张量,shape[0] 代表行数,shape[1] 代表列数,同理,三维张量还有 shape[2]; 一般来说 -1 代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1]表示行向量的元素总数,换言之也是列数: importtorch x= torch...
首先需要知道,对于二维张量,shape[0] 代表行数,shape[1] 代表列数,同理,三维张量还有 shape[2]; 一般来说 -1 代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1]表示行向量的元素总数,换言之也是列数: import torch x = torch.tensor([...
（2L，3L）表示两行三列 -1表示自动匹配。如赋值c.shape=2，-1，而c有6个数，所以-1在这里就表示3；同理，赋值c.shape=-1,2中的-1也是自动匹配为3，也就是三行两列
-1的意思是没有指定，而是根据另一个维度指定的数量进行分割。比如一个10*10的array，[2, -1]就是说两行，列数是10*10/2
Python中的shape[0]shape[1] shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 shape的输入参数可以是一个整数(表示维度),也可以是一个矩阵。以下例子可能会好理解一些: 参数是一个数时,返回空:...
print(X_train.shape)我们知道X_train.shape[1]=3，X_train.shape[2]=4，所以X_train.reshape(-1...
ENtf.shape( input, name=None, out_type=tf.int32)返回张量的形状。这个操作返回一个表示...
shape[1])) # 得到数据的总结信息 summary_df = df.describe() # 得到变量列表,得到格式为list cols = df.columns.tolist() 输出的summary_df如下图所示。使用pandas的describe()后,我们可以很轻松的得到关于所有变量的基本信息: 以上图为例,我们发现year_id这个变量的最大最小及均值都是1947,且标准差为0...
在numpy中,shape和reshape()函数的功能都是对于数组的形状进行操作。shape函数可以了解数组的结构,reshape()函数可以对数组的结构进行改变。 shape import numpy as np #设置一个数组 a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) print(a.shape) '''结果:(8,)''' ...
2、利用shape获取数据表的大小 熟悉数据的第一点就是先看一下数据表的大小,即数据表有多少行、多少列。 (1)Excel实现 在Excel中查看数据表有多少行,一般都是选中某一列,右下角就会出现该表的行数,如下图所示: 在Excel中选中某一行,右下角就会出现该表的列数,如下图所示: (2)Python实现 在Python中获取数...