python查看矩阵的行列号以及维数方式_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

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www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

print(X.shape):查看矩阵的行列号

下面是基于python3.4的数组矩阵输入方法: 1.import numpy as np 2.arr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] 3.matrix_a=np.array(arr)2. 4.手动定义一个空数组:arr=[],链表数组:a=[1,2,[1,2,3]]。Python,是

print(len(X)):查看矩阵的行数

用遍历的方法,求行号,列号。两层for循环,判断这个元素是否为1,为1则记录行列序号,否则继续循环

print(X.ndim):查看矩阵的维数

相当不错的IDE,语法高亮、代码折叠、智能感知、自动语法检查等功能一应俱全,集成wxGlade。可惜没有自动补全功能。开源,可以用svn下载到最新的源代码,依赖wxPython。但久未更新(最后一次更新

1 查看矩阵的行列号

thrift客户端和服务器端程序时需要用到三个类:传输类(TTransport)、协议接口(TProtocol)和处理类(Processor) 其中TTransport是抽象类,在实际开发过程中可根据具体清空选择不同的实现类;

2 查看矩阵的行数

想知道矩阵A的行数和列数用np.size()函数 np.size(A,0)为矩阵A的行数 np.size(A,1)为矩阵A的列数 (x,y)=np.shape(A)分别求矩阵的行和列

3 查看矩阵的维数

补充知识:Python之numpy模块的添加及矩阵乘法的维数问题

在Python中,numpy 模块是需要自己安装的,在安装编程软件时,默认安装了pip,因此我们可以用pip命令来安装

numpy模块。

首先打开电脑的“cmd.exe”,如下图所示:

在这里输入“pip install numpy”,然后按回车键来安装numpy模块,安装过程如下图所示:

我这里是第二次安装,如果是第一次安装,会显示安装过程的进度条,在图中可以看出 “Successfully installed numpy-1.14.5”,即成功的安装了版本为1.14.5的numpy模块。

接下来就可以使用numpy模块进行编程了。

这里来说一下使用矩阵乘法的问题:在numpy模块中矩阵的乘法用dot()函数,但是要注意维数,还有就是要细心。

下面的代码在执行的过程中就报错了:

import numpy as npdef nonlin(x,deriv=False): if (deriv==True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x))#input datasetx=np.array([[0.05, 0.07, 1.26, 51,128983, 37.180962, 149.0759784, 4.368080458, 1.0132, 24.4777], [0.54, 0.18, 0.34, 30.83226759, 39.7490114, 12.70335148, 5.792655734, 4.66, 1.57], [0.47, 0.95, 2.01, 38.01532298, 3.080286601, 89.59062789, 5.349154432, 1.05, 0.461], [0.81, 1.06, 1.3, 77.882162, 59.17737344, 124.9541366, 5.259286248, 0.2105, 1.706]])#output datasety=np.array([[15, 26, 33, 64]]).Tnp.random.seed(1)syn0=2*np.random.random((9,1))-1for iter in range(10000): l0=x l1=nonlin(np.dot(l0,syn0)) l1_error=y-l1 l1_delta=l1_error*nonlin(l1,True) syn0+=np.dot(l0.T,l1_delta)print ("Outout after training:")print (l1)

报错如图所示:

这里的第三十行就是上述代码中的“l1=nonlin(np.dot(l0,syn0))”,这里提示(4,)与(9,1)不对齐,然后打印一下矩阵l0和syn0

的维数,即将命令“print(l0.shape)”和“print(syn0.shape)”放在“l1=nonlin(np.dot(l0,syn0))”的前一行,如下图所示:

发现矩阵l0和syn0的维数分别为(4,)与(9,1),若矩阵l0为(4,9),矩阵乘法才能计算。这里的矩阵l0就是输入,即为x。

经过查找发现输入的第一行数据中,有一个数据错将小数点输成逗号所致。将上述代码的输入数据:

#input datasetx=np.array([[0.05, 0.07, 1.26, 51,128983, 37.180962, 149.0759784, 4.368080458, 1.0132, 24.4777], [0.54, 0.18, 0.34, 30.83226759, 39.7490114, 12.70335148, 5.792655734, 4.66, 1.57], [0.47, 0.95, 2.01, 38.01532298, 3.080286601, 89.59062789, 5.349154432, 1.05, 0.461], [0.81, 1.06, 1.3, 77.882162, 59.17737344, 124.9541366, 5.259286248, 0.2105, 1.706]])

改为:

#input datasetx=np.array([[0.05, 0.07, 1.26, 51.128983, 37.180962, 149.0759784, 4.368080458, 1.0132, 24.4777], [0.54, 0.18, 0.34, 30.83226759, 39.7490114, 12.70335148, 5.792655734, 4.66, 1.57], [0.47, 0.95, 2.01, 38.01532298, 3.080286601, 89.59062789, 5.349154432, 1.05, 0.461], [0.81, 1.06, 1.3, 77.882162, 59.17737344, 124.9541366, 5.259286248, 0.2105, 1.706]])

然后代码执行成功。

以上这篇python查看矩阵的行列号以及维数方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持真格学网。

都是复制党,百度知道回答真的质量太低了,真的很心疼,言归正传利用numpy求矩阵维数:import numpy#导入numpy模块,pip list可以查看是否安装了该模块print("数组的维度数目",a1.ndim)很多人提到了shape函数,这也加上吧print("数组的维度",a1.shape)不过这里打印的不是矩阵维数,而是告诉你矩阵维度元祖比如(28,28,3),能够看出这是一个3维矩阵,但返回的不是维度内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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