.shape []는 "for i in range (Y.shape [0])"에서 무엇을합니까?

.shape []는 "for i in range (Y.shape [0])"에서 무엇을합니까?

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프로그램을 한 줄씩 나누려고합니다. Y데이터 매트릭스이지만 .shape[0]정확히 무엇을하는지에 대한 구체적인 데이터를 찾을 수 없습니다 .

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

이 프로그램은 numpy, scipy, matplotlib.pyplot 및 cvxopt를 사용합니다.

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shapenumpy 배열 의 속성은 배열의 차원을 반환합니다. 행과 열 Y이 있으면 입니다 . 그래서 입니다 .nmY.shape(n,m)Y.shape[0]n

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

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shape는 배열의 차원을 제공하는 튜플입니다.

>>> 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

행 수를 제공합니다.

c.shape[1] 
4

열 수를 제공합니다.

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shape배열의 차원 수를 표시하는 튜플입니다. 따라서 귀하의 경우 인덱스 값 Y.shape[0]이 0이므로 배열의 첫 번째 차원을 따라 작업하고 있습니다.

에서 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)

및 http://www.scipy.org/Numpy_Example_List#shape은 몇 가지 더 많은 예제가있다.

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Python에서는 shape()pandas에서 행 / 열 수를 제공하는 데 사용됩니다.

행 수는 다음과 같이 지정됩니다.

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

열 수는 다음과 같이 지정됩니다.

train.shape[1]

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파이썬에서 어떤 가변 트레인에 데이터를로드했다고 가정합니다.

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

'file_name'의 크기를 확인하고 싶습니다. 기차에 파일을 저장했습니다

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

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/10200268/what-does-shape-do-in-for-i-in-rangey-shape0