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本文实例讲述了Python中shape计算矩阵的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

看到机器学习算法时,注意到了shape计算矩阵的方法接下来就讲讲我的理解吧

> from numpy import *
> import operator
> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]])
> a
matrix([[1, 2, 3],
    [5, 6, 9]])

> shape(a)
(2, 3)
> a.shape[0] #计算行数
2
> a.shape[1] #计算列数
3

接下来是Python中的解释

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,)

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。