python 中 numpy 模块的 size,shape, len的用法

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numpy 中有很多类方法可以对数组处理，下面将介绍三种常见的处理数组的方法.

 

1.size的用法

1.  
   import numpy as np
2.  
   X=np.array([[ 1,2,3,4],
3.  
   [ 5,6,7,8],
4.  
   [ 9,10,11,12]])
5.  
    
6.  
   number=X.size # 计算 X 中所有元素的个数
7.  
   X_row=np.size(X, 0) #计算 X 一行元素的个数
8.  
   X_col=np.size(X, 1) #计算 X 一列元素的个数
9.  
    
10.  
    print( "number:",number)
11.  
    print( "X_row:",X_row)
12.  
    print( "X_col:",X_col)
13.  
     
14.  
    <<
15.  
    number: 12
16.  
    X_row: 3
17.  
    X_col: 4

 

 

2.shape的用法

1.  
   import numpy as np
2.  
   X=np.array([[ 1,2,3,4],
3.  
   [ 5,6,7,8],
4.  
   [ 9,10,11,12]])
5.  
    
6.  
   X_dim=X.shape # 以元组形式，返回数组的维数
7.  
   print( "X_dim:",X_dim)
8.  
   print(X.shape[ 0]) # 输出行的个数
9.  
   print(X.shape[ 1]) #输出列的个数
10.  
     
11.  
    <<
12.  
    X_dim: ( 3, 4)
13.  
    3
14.  
    4

 

3.len的用法

1.  
   import numpy as np
2.  
   X=np.array([[ 1,2,3,4],
3.  
   [ 5,6,7,8],
4.  
   [ 9,10,11,12]])
5.  
    
6.  
   length=len(X) #返回对象的长度 不是元素的个数
7.  
   print( "length of X:",length)
8.  
    
9.  
   <<
10.  
    length of X: 3