python中的shape0

⑴ python中array的c.shape=-1

（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

⑵ Python中a.shape和shape有什么区别

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

⑶ Python中怎样使用shape计算矩阵的行和列

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：

importnumpyasnp
x=np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])
#输出数组的行和列数
printx.shape#(4,3)
#只输出行数
printx.shape[0]#4
#只输出列数
printx.shape[1]#3

⑷ python 代码 问题img.shape[0:2]

[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

⑸ 在python或者numpy里比如[:,:,0]是啥意思

这个是数组中的切片操作。
比如数组a = [1,2,3]
而 a[0:2]就会输出第0个至第（2-1）个数字 = [1,2]
而a[:]就是全部数据的意思 = [1,2,3]
问题中的[:,:,0] ，先看第一个 “ :, ” 就是指从第一维度的第0行至最后一行，第二个类似。
第三个就是指第三个维度的第0列数据。

⑹ Python中a.shape和shape有什么区别

前者简洁一点，少一个a 上面开玩笑，下面进行正解： 对于进行加法运算时的a,b来说 两个式子执行的结果确实没有什么区别。但是从编译的角度看吧，a+=b; 执行的时候效率高。 在Python列表操作符中： '+'代表连接操作，其结果是创建了一个新的列表...

⑺ python中的［0］［0］

字典的基础知识，下标代表对应的节点

⑻ Python中a.shape和shape有什么区别

你想问的是a.shape和shape（a）的区别吧，我来分别解释一下：
a.shape是把shape方法定义到一个类a中的方法
shape（a）是一个显式定义的函数。。
def shape(a)

。。。
这样定义的。

⑼ python简单神经网络的实现 求问这儿是怎么实现syn0均值为0的，以及我在Python3中运行发现l1的shape也不对

np.random.random 返回[0,1)区间的随机数，2*np.random.random - 1 返回[-1,1)的随机数，具体可以看网页链接

看这个神经网络结构应该就输入输出两层，l1的shape为np.dot(l0,syn0)，[4*3]，[3*1]的矩阵相乘得到[4*1]的矩阵，y = np.array([[0,1,1,0]]).T，y也是[4*1]的矩阵

⑽ Python中a.shape和shape有什么区别

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