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.tensor([2,...
shape[1]:这是返回数组的第二个维度的大小,即列数。对于一个二维数组来说,shape[1]就是数组的列数。例如: import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.shape[1]) # 输出:3 shape[-1]:这是返回数组的最后一个维度的大小。对于一个多维数组,可以通过索引负数来访...
>>>print(x.shape) (2,) >>>print(y.shape) (2,1) >>>print(z.shape) (1,2) x[ 1,2]的shape值( 2,),意思是一维数组,数组中有2个元素 y[[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素 z [[1,2]]的shape值是(1,2),意思是一个二维数组,每行有2个元素 看完上述...
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: 直接用.shape可以快速读取矩阵的形状,使用shape[0]...
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...
a = np.array([1,2]) #a.shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素。 b = np.array([[1],[2]]) #b.shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素。 c = np.array([[1,2]]) #c.shape值是(1,2),意思是一个二维数组,每行有2个元素。
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([2, 3, 4, 8]) print(x.shape[-1]) ...
python中shape的用法(一) Python中的shape 什么是 在Python中,shape是一个函数,用于返回一个数组的维度。它可以用于不同类型的数组,比如numpy数组和pandas数据框。 numpy 1.属性 –numpy数组是一个多维数组对象,每个维度被称为一个轴。shape属性返回一个元组,其中包含数组在每个轴上的长度。例如,对于一个二维数组,...
在Python中,使用pandas库的DataFrame对象的shape属性可以获取其形状(行数和列数)。 在Python中,shape函数是一个常用的属性,主要用于获取数组或者矩阵的形状,它返回一个元组,表示数组的维度大小,这个元组的长度就是数组的维数。 1、一维数组 对于一维数组,shape函数返回一个只有一个元素的元组。
1、NumPy库的安装与导入 2、创建NumPy数组 3、使用shape函数获取数组形状 4、修改数组形状 5、使用shape函数的注意事项 1. NumPy库的安装与导入 确保已经安装了NumPy库,如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install numpy 安装完成后,在Python代码中导入NumPy库: ...