Question

在python shape [0]中返回尺寸，但是在此代码中它返回集合的总数。有人可以告诉我shape [0]和shape [1]的工作吗？

代码：

m_train = train_set_x_orig.shape[0]

m_test = test_set_x_orig.shape[0]

num_px = train_set_x_orig.shape[1]

print ("Number of training examples: m_train = " + str(m_train))

print ("Number of testing examples: m_test = " + str(m_test))

print ("Height/Width of each image: num_px = " + str(num_px))

print ("Each image is of size: (" + str(num_px) + ", " + str(num_px) + ", 3)")

print ("train_set_x shape: " + str(train_set_x_orig.shape))

print ("train_set_y shape: " + str(train_set_y.shape))

print ("test_set_x shape: " + str(test_set_x_orig.shape))

print ("test_set_y shape: " + str(test_set_y.shape))

输出：

Number of training examples: m_train = 209

Number of testing examples: m_test = 50

Height/Width of each image: num_px = 64

Each image is of size: (64, 64, 3)

train_set_x shape: (209, 64, 64, 3)

train_set_y shape: (1, 209)

test_set_x shape: (50, 64, 64, 3)

test_set_y shape: (1, 50)

Answer 1

这在计算机视觉中非常普遍，第一维是示例数，第二维和第三维提供示例数据。例如，在计算机视觉的情况下，很常见的是具有形状（x，y）的一组n个图像。在这种情况下，您的训练集将为（n，x，y）形状。数据中的第四维是通道数（在这种情况下为3，即RGB）。

在您的数据集中，每张图像的高度和宽度相同，因此仅可以通过第三行来检索图像的大小： num_px = train_set_x_orig.shape [1]

shape [0]和shape [1]在python中做什么？

1 个答案: