前面提了那么多关于Python的numpy库中矩阵的内容 , 也介绍过几种矩阵创建的方式 , 本文将向大家细化创建矩阵的方法 , 例如创建矩阵能够读取矩阵或者数组的维数 , 即通过shape函数实现 , 文章中详细的介绍了shape函数的用法 , 一起来看看吧 。
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一、shape函数
在矩阵的操作中 , 每一个矩阵中都会有特定的长度 , 如果想要获取长度时 , 就可以使用shape函数 , 当这个函数中的参数为0时 , 就表示读取的矩阵是一个第一维度的长度 , 在这个参数中可以使用整数表示 , 也可以使用一个矩阵表示 , 最后函数会返回一个元组 , 或者是表示矩阵的一个维度 。例如在一个数组中元素为(200 , 400),那么在括号中的第一个数表示的就是第一维 , 第二个数就是第二维 , 以此类推 。
二、shape函数的应用
【如何使用numpy库中的shape函数?numpy库中的shape函数有什么用?】这个函数在操作的时候 , 可以创建不同的矩阵 , 具体的操作如下:
1、创建一维矩阵
b =array([1,2,3,4]) b.shape (4,)在创建的一维矩阵的时候 , 也可以使用简单的方式创建 , 如下:
shape([1,2,3,4]) (4,)2、创建二维矩阵
在这里创建的时候 , 就要先导入numpy这个库了 , 二维矩阵就相当于是一个二维数组 , 创建的方式如下:
import numpy as npa = np.array([[3,5,1,4],[4,6,10,12]]) #二维数组print(a.shape[0]) #得到的值为5 , 最外层矩阵有2个元素 , 2个元素还是矩阵 。print(a.shape[1]) #得到的值为4 , 内层矩阵有4个元素 。print(a.shape[2]) #元组索引超出了矩阵的范围以上就是关于如何使用numpy库中的shape函数?numpy库中的shape函数有什么用?的全部内容了 , 介绍了两种具体使用实例 。希望能帮助到大家更好的理解哦 。
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