Question

我正在写函数来计算矩阵

def minor(arr,i,j):
    return arr[np.array(range(i)+range(i+1,arr.shape[0]))[:,np.newaxis],  
               np.array(range(j)+range(j+1,arr.shape[1]))]

然后将其应用于我初始化的数组：

for row in values_float:
    for item in row:
        am[p][k] = item

但是我收到了一个错误：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

有人知道我为什么会这样做吗？

Answer 1

.shape是numpy数组的一个属性，同时将它应用于Python列表。您可以将arr.shape[0]（和arr.shape[1]分别）替换为您感兴趣的列表的维度（在您的情况下为i或j）。

或者，您可以从values_float列表初始化numpy数组，如下所示：

am = numpy.array(values_float, dtype=float)

Answer 2

我认为在numpy中初始化数组的最佳方法是使用numpy.ndarray或numpy.zeros而不是你的方式和初始化列表的内容。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.html

Answer 3

此错误的可能来源，通常是：

在您的班级MyClass中，在__init__()中，您为班级的实例定义了一个属性attr。在某些方法中，您要访问此属性。您可以在MyClass类型的对象上调用此方法，例如myObj。但是不是做myObj.attr，而是调用MyClass.attr。你的班级没有属性。该课程的实例。

在您的情况下，shape是numpy数组的属性，而您的输入对象是列表。

Answer 4

是一个二维数组吗？如果你没有numpy，你可以像这样计算未成年人：

def minor(arr, i, j):
    minor = [row[:j] + row[j+1:] for row in (arr[:i] + arr[i+1:])]
    return minor

矩阵的次要

4 个答案: