shape:数组形状 import numpy as np t0 = np.array([1,2,3]) print(t0) print(t0.shape) 1. 2. 3. 4. 输出: [1 2 3] (3,) 表示一维数组,1行3列,打印的shape为(3,)。 再看: t1 = np.arange(12) t2 = t1.reshape(3,4) print(t2) print(t2.shape) 1. 2. 3. 4. [[ 0 1 ...
import numpy as np # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.shape) # 输出 (2, 3),表示数组的形状是2行3列 # 创建一个三维数组 arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) print(arr.shape) # 输出 (2, 2, 2),表示数...
importnumpyasnp# 创建一个一维数组a=np.array([1,2,3,4,5])print(a.shape)# 输出:(5,)# 创建一个二维矩阵b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(b.shape)# 输出:(2, 3) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上述代码中,我们首先创建了一个一维数组a和一个二维矩阵b,然后使用shape属性...
import numpy as np # 使用numpy的函数创建数组 a = np.array([1, 2, 3]) “` 这样就创建了一个包含1、2、3三个元素的一维数组。 3. 使用shape函数获取数组维度信息 有了数组对象之后,就可以使用shape函数来获取数组的维度信息。shape函数的使用方式为: “` shape = a.shape “` 以上代码中,a是一个...
要使用shape属性,需要先导入NumPy库。导入库的语句通常是`import numpy as np`,其中`np`是一个常用的别名,可以根据个人喜好进行取名。然后,可以通过`np.shape()`函数来获取数组的shape属性,该函数接受一个数组作为参数,返回一个表示维度大小的元组。 下面是一个简单的示例,展示了如何使用NumPy库中的shape属性: ...
下面我们将详细解析shape[0]、shape[1]和shape[-1]的含义。假设我们有一个二维数组(或者说矩阵),它的shape属性为(m, n),其中m是行数,n是列数。 shape[0]:这是返回数组的第一个维度的大小,即行数。对于一个二维数组来说,shape[0]就是数组的行数。例如: import numpy as np arr = np.array([[1,...
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesimport numpy as np X = np.array([[1, 2], [3, 4]])poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)X_poly = poly.fit_transform(X) print(X_poly)# 输出: [[...
#coding:utf-8importcv2importnumpyasnp #读取图片 img=cv2.imread("Lena.png")#图像各像素加100m=np.ones(img.shape,dtype="uint8")*100#OpenCV加法运算 result=cv2.add(img,m)#显示图像 cv2.imshow("original",img)cv2.imshow("result",result)#等待显示 ...
()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...
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,shape属性将返回一个包含行数和列数的元组。 –语法: 2.示例 importnumpyasnp #创建一个二维数组 arr=([[1,2,3], [4,5,6]]) print() #输出结果:(2, 3) #创建一个三维数组 arr=([[[1,2], [3,4]], [[5,6],...