导语:
本文主要介绍了关于python shape函数如何使用?的相关知识,包括python中imshow函数,以及python dropna函数这些编程知识,希望对大家有参考作用。
到现在为止,我讲的都是关于数据的,所以我会经常搜索关于数据的知识给大家讲解。今天碰到一个很有意思的函数,它的使用基本和数据相关。我觉得大家把握这个是很有意义的。因此,我做了一些排序。如果你之前遇到过此功能但不理解,请阅读以下内容并彻底理解。
~
numpy.ndarray.shap 是一个元组,它返回一个维度为 bai 的数组。 ndarray.shape 返回一个元组,其长度是维数,ndim 属性。
示例代码:
import numpy as np
x = np.array([1, 2])
y = np.array([[1],[2]])
print x.shape
print y.shape
>>>
(2,)
(2, 1)
注:
x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组版,数组中有2个元素
y[[1],[2]]的shape值为weight(2,1),表示一个二维数组,每个数组有1个元素
大家可以理解关于
shape这个函数的使用技巧了吧,结合提供给大家的示例代码,多琢磨看下,使用这个函数并不难哦~
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