python输出矩阵的行数_python查看矩阵的行列号以及维数方式
print(X.shape):查看矩陣的行列號
print(len(X)):查看矩陣的行數(shù)
print(X.ndim):查看矩陣的維數(shù)
1 查看矩陣的行列號
2 查看矩陣的行數(shù)
3 查看矩陣的維數(shù)
補充知識:Python之numpy模塊的添加及矩陣乘法的維數(shù)問題
在Python中,numpy 模塊是需要自己安裝的,在安裝編程軟件時,默認安裝了pip,因此我們可以用pip命令來安裝
numpy模塊。
首先打開電腦的“cmd.exe”,如下圖所示:
在這里輸入“pip install numpy”,然后按回車鍵來安裝numpy模塊,安裝過程如下圖所示:
我這里是第二次安裝,如果是第一次安裝,會顯示安裝過程的進度條,在圖中可以看出 “Successfully installed numpy-1.14.5”,即成功的安裝了版本為1.14.5的numpy模塊。
接下來就可以使用numpy模塊進行編程了。
這里來說一下使用矩陣乘法的問題:在numpy模塊中矩陣的乘法用dot()函數(shù),但是要注意維數(shù),還有就是要細心。
下面的代碼在執(zhí)行的過程中就報錯了:
import numpy as np
def nonlin(x,deriv=False):
if (deriv==True):
return x*(1-x)
return 1/(1+np.exp(-x))
#input dataset
x=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 dataset
y=np.array([[15, 26, 33, 64]]).T
np.random.seed(1)
syn0=2*np.random.random((9,1))-1
for 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)
報錯如圖所示:
這里的第三十行就是上述代碼中的“l(fā)1=nonlin(np.dot(l0,syn0))”,這里提示(4,)與(9,1)不對齊,然后打印一下矩陣l0和syn0
的維數(shù),即將命令“print(l0.shape)”和“print(syn0.shape)”放在“l(fā)1=nonlin(np.dot(l0,syn0))”的前一行,如下圖所示:
發(fā)現(xiàn)矩陣l0和syn0的維數(shù)分別為(4,)與(9,1),若矩陣l0為(4,9),矩陣乘法才能計算。這里的矩陣l0就是輸入,即為x。
經(jīng)過查找發(fā)現(xiàn)輸入的第一行數(shù)據(jù)中,有一個數(shù)據(jù)錯將小數(shù)點輸成逗號所致。將上述代碼的輸入數(shù)據(jù):
#input dataset
x=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]])
改為:
#input dataset
x=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]])
然后代碼執(zhí)行成功。
以上這篇python查看矩陣的行列號以及維數(shù)方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持我們。
時間: 2020-05-20
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python输出矩阵的行数_python查看矩阵的行列号以及维数方式的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: Python实现HTTP服务器(二)返回
- 下一篇: python中post请求太慢_AJAX