python 中 numpy 模块的 size,shape, len的用法
numpy 中有很多类方法可以对数组处理，下面将介绍三种常见的处理数组的方法.
1.size的用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
number=X.size # 计算 X 中所有元素的个数
X_row=np.size(X,0) #计算 X 的行数
X_col=np.size(X,1) #计算 X 的列数
print("number:",number)
print("X_row:",X_row)
print("X_col:",X_col)
<<
number: 12
X_row: 3
X_col: 4
2.shape的用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
X_dim=X.shape # 以元组形式，返回数组的维数
print("X_dim:",X_dim)
print(X.shape[0]) # 输出行的个数
print(X.shape[1]) #输出列的个数
<<
X_dim: (3, 4)
3
4
3.len的用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
length=len(X) #返回对象的长度 不是元素的个数
print("length of X:",length)
<<
length of X: 3
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