python查看矩阵的行列号以及维数方式

更新时间：2020年05月22日 14:34:13 作者：唯唯落落

这篇文章主要介绍了python查看矩阵的行列号以及维数方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

print(X.shape):查看矩阵的行列号

print(len(X)):查看矩阵的行数

print(X.ndim):查看矩阵的维数

1 查看矩阵的行列号

2 查看矩阵的行数

3 查看矩阵的维数

补充知识：Python之numpy模块的添加及矩阵乘法的维数问题

在Python中，numpy 模块是需要自己安装的，在安装编程软件时，默认安装了pip，因此我们可以用pip命令来安装

numpy模块。

首先打开电脑的“cmd.exe”，如下图所示：

在这里输入“pip install numpy”，然后按回车键来安装numpy模块，安装过程如下图所示：

我这里是第二次安装，如果是第一次安装，会显示安装过程的进度条，在图中可以看出 “Successfully installed numpy-1.14.5”，即成功的安装了版本为1.14.5的numpy模块。

接下来就可以使用numpy模块进行编程了。

这里来说一下使用矩阵乘法的问题：在numpy模块中矩阵的乘法用dot()函数，但是要注意维数，还有就是要细心。

下面的代码在执行的过程中就报错了：

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)

报错如图所示：

这里的第三十行就是上述代码中的“l1=nonlin(np.dot(l0,syn0))”，这里提示(4，)与(9，1)不对齐，然后打印一下矩阵l0和syn0

的维数，即将命令“print(l0.shape)”和“print(syn0.shape)”放在“l1=nonlin(np.dot(l0,syn0))”的前一行，如下图所示：

发现矩阵l0和syn0的维数分别为(4，)与(9，1)，若矩阵l0为(4，9)，矩阵乘法才能计算。这里的矩阵l0就是输入，即为x。

经过查找发现输入的第一行数据中，有一个数据错将小数点输成逗号所致。将上述代码的输入数据：

#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]])

改为：

#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]])

然后代码执行成功。

以上这篇python查看矩阵的行列号以及维数方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

Python3.4编程实现简单抓取爬虫功能示例
这篇文章主要介绍了Python3.4编程实现简单抓取爬虫功能,涉及Python3.4网页抓取及正则解析相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
2017-09-09
python自动化测试通过日志3分钟定位bug
软件开发中通过日志记录程序的运行情况是一个开发的好习惯，对于错误排查和系统运维都有很大帮助，Python标准库自带了强大的logging日志模块，在各种python模块中得到广泛应用
2021-11-11
python 实现在tkinter中动态显示label图片的方法
今天小编就为大家分享一篇python 实现在tkinter中动态显示label图片的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2019-06-06
Python中获取对象信息的方法
这篇文章主要介绍了Python中获取对象信息的方法,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下
2015-04-04
TensorFlow进阶学习定制模型和训练算法
本文将为你提供关于 TensorFlow 的中级知识，你将学习如何通过子类化构建自定义的神经网络层，以及如何自定义训练算法，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
2023-07-07
Python3学习笔记之列表方法示例详解
Python3 列表序列是Python中最基本的数据结构，下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python3学习笔记之列表方法的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友可以参考下。
2017-10-10
Python图像处理之gif动态图的解析与合成操作详解
这篇文章主要介绍了Python图像处理之gif动态图的解析与合成操作,结合实例形式分析了Python基于PIL模块解析gif文件,以及基于imageio库合成gif文件的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
2018-12-12
python3利用venv配置虚拟环境及过程中的小问题小结
这篇文章主要介绍了python3利用venv配置虚拟环境及过程中的小问题小结，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2018-08-08
手把手教你使用TensorFlow2实现RNN
本文主要介绍了TensorFlow2实现RNN，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-07-07
python脚本爬取字体文件的实现方法
这篇文章主要给大家介绍了利用python脚本爬取字体文件的实现方法，文中分享了爬取两个不同网站的示例代码，相信对大家具有一定的参考价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。
2017-04-04