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numpy 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

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组 比如 import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1) 注: x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素 y[[1],[2]]的shape值...

theano.tensor.dot(x,y) x,y如果是向量,自动会对y进行转置 如果是矩阵,要注意对齐。 一般情况下,一个样本应该看做1行n列的向量。 tensor.sub(x,y) 碰到一个问题,如果x是n行的,y是1行的。 要对x中的每行都减去一个y。theano中不知道如何写...

Matrix https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.drawing.drawing2d.matrix.aspx

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 ...

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如12345678import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1)注:x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素y[[1],[2]]的shape...

import numpy as npnp.random.seed(1024) # for reproducibility#加载数据data,...model.add(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,...

np.squeeze() 可以直接进行压缩维度,官方doc的说明如下 >>> x = np.array([[[0], [1], [2]]]) >>> x.shape (1, 3, 1) >>> np.squeeze(x).shape (3,) >>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape (1, 3) 望采纳

import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[1,2,3]]) b = np...ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (...

x=array([[1,2,3,4,5,6]]) 表示1行6列的二维矩阵 y=array([1,2,3,4,5,6]) 表示6个元素的一维矩阵,也就是向量 他们的维度不同,你可以用x.shape,y.shape查看: print x.shape #(1,6) print y.shape #(6,) print x[0] # [1,2,3,4,5,6] print y[0...

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