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「for i in range（Y.shape [0]）」で.shape []は何をしますか？

プログラムを行ごとに分類しようとしています。 Yはデータのマトリックスですが、.shape[0]が正確に行うことに関する具体的なデータは見つかりません。

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

このプログラムは、numpy、scipy、matplotlib.pyplot、およびcvxoptを使用します。

pythonnumpymatplotlibscipy
52
HipsterCarlGoldstein

Numpy配列のshape属性は、配列の次元を返します。 Yにn行とm列がある場合、Y.shapeは(n,m)です。 Y.shape[0]はnです。

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は、配列の次元を与えるタプルです。

>>> 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

行数を与える

c.shape[1] 
4

列数を与える

32
Vivek Ananthan

shapeは、配列内の次元数を示すタプルです。したがって、あなたの場合、Y.shape[0]のインデックス値は0であるため、配列の最初の次元に沿って作業しています。

から 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)

http://www.scipy.org/Numpy_Example_List#shape にはさらにいくつかの例があります。

10
Levon

Python shape()はpandasで使用され、行/列の数を指定します。

行数は次によって与えられます：

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

列数は

train.shape[1]
3
HeadAndTail

Pythonで、変数トレインにデータをロードしたとします：

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

'file_name'の次元を確認したい。電車にファイルを保存しました

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