Hướng dẫn how do you define the size of a matrix in python? - làm thế nào để bạn xác định kích thước của một ma trận trong python?
|
thuộc tính Show
Số lượng các yếu tố trong mảng. Bằng Ghi chú A.Size trả về một số nguyên Python chính xác tùy ý tiêu chuẩn. Đây có thể không phải là trường hợp với các phương pháp khác để có được cùng một giá trị (như Ví dụ >>> x = np.zeros((3, 5, 2), dtype=np.complex128) >>> x.size 30 >>> np.prod(x.shape) 30 Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọcndim parameter of the ndarray() method.
Approach:
Ngoài ra, chúng ta có thể sử dụng thuộc tính hình dạng để có được kích thước của từng chiều và sau đó sử dụng hàm Len () cho số lượng kích thước.Sử dụng hàm numpy.array () để chuyển đổi danh sách thành mảng numpy và sử dụng một trong hai cách trên để có được số lượng kích thước. Python3
Nhận số lượng 1 chiều của ma trận [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v5 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v6 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v5 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v8 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v9 Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 20 Output: [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v Tạo một mảng 1D bằng NP.Arrange và in kích thước của một mảng.[0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v0____11 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v2 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v3 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v4 Python3
Nhận số lượng 2 chiều của ma trận [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v5 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v8 Dimensions in _3darr are: 3 [[[ 0 1 2] [ 3 4 5]] [[ 6 7 8] [ 9 10 11]] [[12 13 14] [15 16 17]]] Dimensions in _3darr are: 34 Dimensions in _3darr are: 3 [[[ 0 1 2] [ 3 4 5]] [[ 6 7 8] [ 9 10 11]] [[12 13 14] [15 16 17]]] Dimensions in _3darr are: 35 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v5 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v8 Dimensions in _3darr are: 3 [[[ 0 1 2] [ 3 4 5]] [[ 6 7 8] [ 9 10 11]] [[12 13 14] [15 16 17]]] Dimensions in _3darr are: 38 Dimensions in _3darr are: 3 [[[ 0 1 2] [ 3 4 5]] [[ 6 7 8] [ 9 10 11]] [[12 13 14] [15 16 17]]] Dimensions in _3darr are: 39 Output: Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 2 Tạo một mảng 2D bằng NP.Arrange và in kích thước của một mảng.Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 23 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v1 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v2 Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 26 Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 27 Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 28 Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 29 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v3__ Python3
Nhận số lượng 3 chiều của ma trận [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v5 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v8 np.prod(a.shape)5np.prod(a.shape)6[0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v5 np.prod(a.shape)8[0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v5 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v8 np.prod(a.shape)5Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 29 np.prod(a.shape)3np.prod(a.shape)4Output: Dimensions in _3darr are: 3 [[[ 0 1 2] [ 3 4 5]] [[ 6 7 8] [ 9 10 11]] [[12 13 14] [15 16 17]]] Dimensions in _3darr are: 3 Tạo một mảng 3D bằng NP.Arrange và NP.Reshape. Sau đó, chúng tôi đang in kích thước của một mảng sử dụng hình dạng và len ().Tạo danh sách 1D và 2D, sử dụng NP.Arrange, chúng tôi đang chuyển đổi nó thành NP.Array và in kích thước của một mảng. Python3
[0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v1 np.prod(a.shape)9np.int_0Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 29 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v3__
[0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v1 import2np.int_0Matrix: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Dim: 29 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v3 import6np.int_4import8Dimensions in __1darr are: 1 Dimensions in __2darr are: 29 numpy as np0__[0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v5 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v8 numpy as np7numpy as np8[0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v5 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v8 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v01 [0 1 2 3] Dimensions in _1darr are: 1v02 Output: Dimensions in __1darr are: 1 Dimensions in __2darr are: 2 Làm thế nào để bạn tìm thấy kích thước của một ma trận trong Python?Sử dụng Len () để có được kích thước của ma trận.. ma trận = [[1, 2]]. Hàng = Len (ma trận) Chiều cao .. Cột = Len (Ma trận [0]) Chiều rộng .. print(rows). print(columns). Làm thế nào để bạn chỉ định kích thước của một ma trận?Kích thước của ma trận = số lượng hàng × số cột.Nó có thể được đọc dưới dạng kích thước của một ma trận và bằng số lượng hàng theo số lượng cột.number of rows × number of columns. It can be read as the size of a matrix and is equal to number of rows “by” number of columns.
Làm thế nào để bạn xác định kích thước của một ma trận trong Numpy?Kích thước của kích thước đầu tiên của mảng numpy: len () len () là hàm tích hợp python trả về số lượng phần tử trong danh sách hoặc số lượng ký tự trong một chuỗi.Cho Numpy.Ndarray, Len () trả về kích thước của kích thước đầu tiên.len()
len() is the Python built-in function that returns the number of elements in a list or the number of characters in a string. For numpy. ndarray , len() returns the size of the first dimension.
Làm thế nào để bạn xác định một ma trận trong Python?1.2 Tạo một ma trận.. Vấn đề.Bạn cần tạo một ma trận .. Dung dịch.Sử dụng Numpy để tạo một mảng hai chiều: # LOAD Thư viện nhập Numpy dưới dạng NP # Tạo ma trận ma trận = NP.Mảng ([[1, 2], [1, 2], [1, 2]]). Thảo luận.Để tạo một ma trận, chúng ta có thể sử dụng một mảng hai chiều kỳ quái..... Xem thêm.Ma trận, Wikipedia .. |
