这个Numpy形状是什么意思？

Question

我遇到了这个Python语句，但无法理解它的含义，尤其是括号之间的部分：

np.zeros(1+x.shape[1])

我试图通过一个简单的例子模仿它的行为，但得到一个tuple index out of range错误。

你能澄清上述数组的参数含义吗？ 非常感谢一个例子。

谢谢。

Answer 1

这是一个玩具代码，可以帮助您更好地理解

>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> x.shape
(2, 3)
>>> x.shape[1]
3
>>> np.zeros(1+x.shape[1])
array([ 0.,  0.,  0.,  0.])

在这种情况下(2, 3) x.shape将数组的形状作为元组返回(no of rows, no of columns) (2, 3) 。 因此， x.shape[1]是数组中列的数量。 使用给定维度创建一个填充零（ np.zeros(...) ）的新数组： 1+3

Answer 2

这意味着：创建一个带有零的1D numpy数组，其长度等于numpy数组x的列数。

>>> a = np.array([[1,2,1],[3,4,5]])
>>> print a.shape
(2L, 3L)
>>> b = np.zeros(1+a.shape[1])
>>> print b
[ 0.  0.  0.  0.] 

b大小等于1+(number of cols in a) = 1+3 = 4