python shape 行列
时间: 2023-10-30 11:06:39 浏览: 41
引用中的内容提到了关于Numpy库中数组的形状(shape)的解释和示例。在Python中,可以使用Numpy库中的shape属性来获取数组的形状。这个形状属性是一个元组,包含了数组每个维度的大小。对于一个二维数组来说,shape属性会返回一个包含行数和列数的元组。示例中提到了一个三维数组的例子,其中shape表示第一维的大小,shape表示第二维的大小,以此类推。因此,shape属性提供了一种方便的方式来获取数组的行数和列数。
相关问题
python行列求和
在Python中,可以使用不同的方法来对行和列进行求和。
对于行向求和,可以定义一个函数`row_sum`,该函数接受一个二维数组作为输入,表示图像,然后对每一行进行求和,并将结果存储在一个列表中。具体实现如下:
```python
def row_sum(img):
h_m, w_m = img.shape #[1]
r_sum = []
for r in range(h_m):
sum_crt_r = sum(img[r])
r_sum.append(sum_crt_r)
return r_sum
```
这个函数首先获取图像的高度和宽度,然后遍历每一行,使用`sum`函数对该行进行求和,将结果存储在列表`r_sum`中,并最终返回该列表。
对于列向求和,可以定义一个函数`col_sum`,该函数接受一个二维数组作为输入,表示图像,然后对每一列进行求和,并将结果存储在一个列表中。具体实现如下:
```python
def col_sum(img):
h_m, w_m = img.shape #[2]
c_sum = np.zeros(w_m, dtype=np.int32)
for c in range(w_m):
c_sum += img[:, c]
col_sums = c_sum.tolist()
return col_sums
```
这个函数首先获取图像的高度和宽度,并创建一个与图像宽度相同的全零数组`c_sum`,然后遍历每一列,将该列的元素累加到`c_sum`数组中,最后将`c_sum`数组转换成列表`col_sums`并返回。
这两个方法可以分别用于行和列的求和,并且可以应用到其他类似的问题上。
python 获取数据行列
以下是三种获取数据行列的方法:
1. 获取CSV文件的行列数
```python
import csv
with open('data.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
rows = len(list(reader))
file.seek(0)
columns = len(next(reader))
print("行数: ", rows)
print("列数: ", columns)
```
2. 获取Excel文件的行列数
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel("data.xlsx")
rows, columns = df.shape
print("行数: ", rows)
print("列数: ", columns)
```
3. 获取Pandas DataFrame的行列数
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
rows, columns = df.shape
print("行数: ", rows)
print("列数: ", columns)
```
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