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python shApE

import numpya = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])print a.shape矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组

import numpy a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print a.shape 矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。 (2,)与(2,1)的区别如下: ndarray.shape:数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”。 ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是...

import numpy a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print a.shape 矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组

你得先安装numpy库,矩阵(ndarray)的shape属性可以获取矩阵的形状(例如二维数组的行列),获取的结果是一个元组,因此相关代码如下: import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print x.shape ...

属于numpy库的方法 import numpya=numpy.zeros((5,5),dtype='int32')a.shape输出为(5,5) 可以用 a.shape[0]看行数(也就是第一个维度) P.S. 可以初始化高维矩阵 就是a可以不止二维

一个是对象的属性,一个只是变量

(2L,3L)表示两行三列 -1表示自动匹配。如赋值c.shape=2,-1,而c有6个数,所以-1在这里就表示3;同理,赋值c.shape=-1,2中的-1也是自动匹配为3,也就是三行两列

[0:2]这个应当是切片的意思 img.shape 应当是OpenCV模块中处理图片的 是图片的一个属性 ,这个属性是个列表 然后对这个列表切片操作

-1的意思是没有指定,而是根据另一个维度指定的数量进行分割。比如一个10*10的array,[2, -1]就是说两行,列数是10*10/2

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