三维矩阵大小输出
时间: 2023-07-18 17:11:46 浏览: 48
在Python中,三维矩阵一般使用numpy库中的ndarray来表示,可以使用shape属性来输出三维矩阵的大小,例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个3行4列2层的三维矩阵
arr = np.zeros((3, 4, 2))
print(arr.shape) # 输出(3, 4, 2),表示三维矩阵的大小为3行4列2层
```
其中,shape属性返回一个元组,元组中每个元素表示三维矩阵在该维度上的大小。例如上述例子中,第一个元素3表示该三维矩阵有3行,第二个元素4表示该三维矩阵有4列,第三个元素2表示该三维矩阵有2层。
相关问题
matlab三维矩阵乘法
在 MATLAB 中,可以使用矩阵乘法运算符 `*` 进行三维矩阵的乘法。下面是一个示例代码:
```matlab
% 创建两个三维矩阵
A = rand(3, 3, 2); % 3x3x2 大小的矩阵
B = rand(3, 2, 4); % 3x2x4 大小的矩阵
% 三维矩阵相乘
C = A * B;
% 输出结果
size(C) % 输出 C 的大小
C % 输出 C 的值
```
matlab中如何构造三维矩阵
在 MATLAB 中,可以使用以下语法创建三维矩阵:
```matlab
A = rand(m,n,p)
```
其中,`m`、`n` 和 `p` 分别表示矩阵的第一、第二和第三维的大小。`rand` 函数用于生成在 `[0,1]` 范围内的随机数,因此 `A` 为一个 `m` 行、`n` 列、`p` 层的三维矩阵。
例如,以下代码创建了一个大小为 `2 x 3 x 4` 的三维矩阵:
```matlab
A = rand(2,3,4)
```
输出结果为:
```
A(:,:,1) =
0.8147 0.9134 0.2785
0.9058 0.6324 0.5469
A(:,:,2) =
0.9649 0.9572 0.1576
0.1576 0.4854 0.9706
A(:,:,3) =
0.9572 0.4218 0.8003
0.4854 0.9157 0.4314
A(:,:,4) =
0.7922 0.0357 0.6787
0.9595 0.8491 0.7577
```