python中的shape0

⑴ python中array的c.shape=-1

（2L，3L）表示兩行三列
-1表示自動匹配。如賦值c.shape=2，-1，而c有6個數，所以-1在這里就表示3；同理，賦值c.shape=-1,2中的-1也是自動匹配為3，也就是三行兩列

⑵ Python中a.shape和shape有什麼區別

import
numpy
a
=
numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print
a.shape
矩陣有一個shape屬性，是一個(行，列)形式的元組

⑶ Python中怎樣使用shape計算矩陣的行和列

你得先安裝numpy庫，矩陣（ndarray）的shape屬性可以獲取矩陣的形狀（例如二維數組的行列），獲取的結果是一個元組，因此相關代碼如下：

importnumpyasnp
x=np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])
#輸出數組的行和列數
printx.shape#(4,3)
#只輸出行數
printx.shape[0]#4
#只輸出列數
printx.shape[1]#3

⑷ python 代碼 問題img.shape[0:2]

[0:2]這個應當是切片的意思
img.shape 應當是OpenCV模塊中處理圖片的 是圖片的一個屬性 ，這個屬性是個列表 然後對這個列表切片操作

⑸ 在python或者numpy里比如[:,:,0]是啥意思

這個是數組中的切片操作。
比如數組a = [1,2,3]
而 a[0:2]就會輸出第0個至第（2-1）個數字 = [1,2]
而a[:]就是全部數據的意思 = [1,2,3]
問題中的[:,:,0] ，先看第一個 「 :, 」 就是指從第一維度的第0行至最後一行，第二個類似。
第三個就是指第三個維度的第0列數據。

⑹ Python中a.shape和shape有什麼區別

前者簡潔一點，少一個a 上面開玩笑，下面進行正解： 對於進行加法運算時的a,b來說 兩個式子執行的結果確實沒有什麼區別。但是從編譯的角度看吧，a+=b; 執行的時候效率高。 在Python列表操作符中： '+'代表連接操作，其結果是創建了一個新的列表...

⑺ python中的［0］［0］

字典的基礎知識，下標代表對應的節點

⑻ Python中a.shape和shape有什麼區別

你想問的是a.shape和shape（a）的區別吧，我來分別解釋一下：
a.shape是把shape方法定義到一個類a中的方法
shape（a）是一個顯式定義的函數。。
def shape(a)

。。。
這樣定義的。

⑼ python簡單神經網路的實現 求問這兒是怎麼實現syn0均值為0的，以及我在Python3中運行發現l1的shape也不對

np.random.random 返回[0,1)區間的隨機數，2*np.random.random - 1 返回[-1,1)的隨機數，具體可以看網頁鏈接

看這個神經網路結構應該就輸入輸出兩層，l1的shape為np.dot(l0,syn0)，[4*3]，[3*1]的矩陣相乘得到[4*1]的矩陣，y = np.array([[0,1,1,0]]).T，y也是[4*1]的矩陣

⑽ Python中a.shape和shape有什麼區別

defshape(a):
"""
Returntheshapeofanarray.

Parameters
----------
a:array_like
Inputarray.

Returns
-------
shape:tupleofints

correspondingarraydimensions.

SeeAlso
--------
alen
ndarray.shape:Equivalentarraymethod.

Examples
--------
>>>np.shape(np.eye(3))
(3,3)
>>>np.shape([[1,2]])
(1,2)
>>>np.shape([0])
(1,)
>>>np.shape(0)
()

>>>a=np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('x','i4'),('y','i4')])
>>>np.shape(a)
(2,)
>>>a.shape
(2,)

"""
try:
result=a.shape
exceptAttributeError:
result=asarray(a).shape
returnresult