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Was macht .shape [] in "für i in range (Y.shape [0])"?

Ich versuche, ein Programm zeilenweise aufzuschlüsseln. Y ist eine Datenmatrix, aber ich kann keine konkreten Daten darüber finden, was .shape[0] macht genau.

for i in range(Y.shape[0]):
    if Y[i] == -1:

Dieses Programm verwendet numpy, scipy, matplotlib.pyplot und cvxopt.

pythonnumpymatplotlibscipy
52
HipsterCarlGoldstein

Das shape -Attribut für numpy-Arrays gibt die Dimensionen des Arrays zurück. Wenn Yn Zeilen und m Spalten hat, dann Y.shape ist (n,m). So Y.shape[0] ist n.

In [46]: Y = np.arange(12).reshape(3,4)

In [47]: Y
Out[47]: 
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

In [48]: Y.shape
Out[48]: (3, 4)

In [49]: Y.shape[0]
Out[49]: 3
93
unutbu

shape ist ein Tupel, das die Abmessungen des Arrays angibt.

>>> c = arange(20).reshape(5,4)
>>> c
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19]])

c.shape[0] 
5

Gibt die Anzahl der Zeilen an

c.shape[1] 
4

Gibt die Anzahl der Spalten an

32
Vivek Ananthan

shape ist ein Tupel, das die Anzahl der Dimensionen im Array angibt. Also in Ihrem Fall, da der Indexwert von Y.shape[0] ist 0, Sie arbeiten entlang der ersten Dimension Ihres Arrays.

From http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial#head-62ef2d3c0a5b4b7d6fdc48e4a60fe48b1ffe5006

 An array has a shape given by the number of elements along each axis:
 >>> a = floor(10*random.random((3,4)))

 >>> a
 array([[ 7.,  5.,  9.,  3.],
        [ 7.,  2.,  7.,  8.],
        [ 6.,  8.,  3.,  2.]])

 >>> a.shape
 (3, 4)

und http://www.scipy.org/Numpy_Example_List#shape enthält weitere Beispiele.

10
Levon

In Python shape() wird in pandas verwendet, um die Anzahl der Zeilen/Spalten anzugeben:

Anzahl der Zeilen ist gegeben durch:

train = pd.read_csv('fine_name') //load the data
train.shape[0]

Anzahl der Spalten ist gegeben durch

train.shape[1]
3
HeadAndTail

Angenommen, Sie haben in Python die Daten in einem variablen Zug geladen:

train = pandas.read_csv('file_name')
>>> train
train([[ 1.,  2.,  3.],
        [ 5.,  1.,  2.]],)

Ich möchte überprüfen, wie groß der 'Dateiname' ist. Ich habe die Datei im Zug gespeichert

>>>train.shape
(2,3)
>>>train.shape[0]              # will display number of rows
2
>>>train.shape[1]              # will display number of columns
3
3
Drool