python中size、shape、len的区别 size计算矩阵中所有元素的个数; .shape返回维度值,返回一个元组 len()可以想象成数据长度/条数,即数据的行数 输入: a = np.array([[ 1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]])print(len(a))print(a.size)print(a.shape) 输出: 28(2,4) 参考博客(侵删): https://...
2、shape import numpy as np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) X_dim=X.shape # 以元组形式,返回数组的维数 print("X_dim:",X_dim) print(X.shape[0]) # 输出行的个数 print(X.shape[1]) #输出列的个数 << X_dim: (3, 4) 3 4 3、len import numpy ...
X_dim=X.shape# 以元组形式,返回数组的维数 print("X_dim:",X_dim) print(X.shape[0])# 输出行的个数 print(X.shape[1])#输出列的个数 << X_dim: (3,4) 3 4 3.len的用法 import numpyas np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) length=len(X)#返回对象的...
其中字符串,列表,元组,字典和集合均通过 len(x) 函数取维度。 2.numpy数据类型 对于numpy中的数组,其维度可以通过shape获得,元素个数通过size获得。 (1)x.size 这里size为x的属性,不需要加括号,输出为x中的元素个数 (2)numpy.size(x) 这里的size()是numpy的内置函数,输出为x中的元素个数 (3)x.shape ...
print(X.shape[0]) # 输出行的个数 print(X.shape[1]) #输出列的个数 << X_dim: (3, 4) 3 4 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 3.len的用法 import numpy as np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], ...
importnumpyasnp# 创建一个二维数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 使用shape属性查看数组的尺寸print(arr.shape)# 使用ndim属性查看数组的维度print(arr.ndim)# 使用size属性查看数组的元素个数print(arr.size) 1. 2. 3. 4. 5. 6.
()X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(data,y,test_size=0.2,random_state=33)X_train.shape,X_test.shape###%%time# 用两行命令进行机器学习xgb=XGBClassifier(objective='binary:logistic',random_state=33,n_jobs=-1)xgb.fit(X_train,y_train)# 对测试数据进行预测xgb_predictions=xgb...
len函数可以直接返回行数,而常用的应该是使用shape这个属性,返回的是数据的shape,如上的(50, 4),表示该数据集有50行4列的数据。 1.2 统计各科平均分 在pandas中,计算均值的方法是mean: mean可以直接用在整个数据集(表格)上,这样会直接计算所有数值型字段的均值;也可以单独用着某个字段(列)上,在pandas中访问某...
shape), shading='auto', cmap=plt.cm.BuGn_r)# 添加阴影axes[4].set_title('2D Density with shading')axes[4].pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='gouraud', cmap=plt.cm.BuGn_r)# 添加轮廓axes[5].set_title('Contour')axes[5].pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape)...
print("dimension of diabetes data: {}".format(diabetes.shape)) 糖尿病数据的维度:(768,9) “结果”是我们要预测的特征,0表示没有糖尿病,1表示糖尿病。在这768个数据点中,有500个被标记为0,而268被标记为1: print(diabetes.groupby('Outcome').size()) ...