本文實例講述了Python中shape計算矩陣的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

看到機器學習算法時，注意到了shape計算矩陣的方法接下來就講講我的理解吧

>>> from numpy import *>>> import operator>>> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]])>>> amatrix([[1, 2, 3],    [5, 6, 9]])

>>> shape(a)(2, 3)>>> a.shape[0] #計算行數2>>> a.shape[1] #計算列數3

接下來是Python中的解釋

Examples-------->>> np.shape(np.eye(3))(3, 3)>>> np.shape([[1, 2]])(1, 2)>>> np.shape([0])(1,)>>> np.shape(0)()>>> a = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])>>> np.shape(a)(2,)>>> a.shape(2,)

更多關于Python相關內容感興趣的讀者可查看本站專題：《Python數據結構與算法教程》、《Python Socket編程技巧總結》、《Python函數使用技巧總結》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進階經典教程》及《Python文件與目錄操作技巧匯總》

希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。