data.shape[1]

`data.shape[1]` 是获取 `data` 的列数（即特征数）。

在Python中，`shape` 是numpy数组的一个属性，用于获取数组的形状。对于二维数组（即矩阵），`shape` 返回一个元组 `(n_rows, n_cols)`，其中 `n_rows` 是矩阵的行数，`n_cols` 是矩阵的列数。

因此，`data.shape[1]` 就是获取 `data` 矩阵的列数，表示特征数。

相关问题

data = np.zeros((Landset_data.shape[0],Landset_data.shape[1]*Landset_data.shape[2])) for i in range(Landset_data.shape[0]): data[i] = Landset_data[i].flatten() data = data.swapaxes(0,1)

这段代码的作用是将三维的Landset_data数据变成二维的data数据，其中每一行是一个像素点的所有通道的数值。具体来说，首先创建一个全为0的二维数组，其行数为Landset_data的第一维大小，列数为Landset_data的第二维和第三维大小的乘积。然后通过循环遍历Landset_data的第一维，将每个二维矩阵展平成一维数组，并存储到data的对应行上。最后通过swapaxes函数交换data的行和列，使得每一列对应一个像素点的所有通道数值。

iris = load_iris() print(iris.data.shape) print(iris.target.shape)中iris.data.shape和iris.target.shape的作用

iris = load_iris()
print(iris.data.shape)
print(iris.target.shape)

iris.data.shape是用来查看从load_iris()函数加载的鸢尾花数据集的特征矩阵的形状，它返回一个元组，包含数据集中的样本数和每个样本的特征数。在这个例子中，返回的元组是(150, 4)，表示数据集中有150个样本，每个样本有4个特征。

iris.target.shape是用来查看从load_iris()函数加载的鸢尾花数据集的目标（或标签）数组的形状，它返回一个元组，包含数据集中的样本数和每个样本的目标数。在这个例子中，返回的元组是(150,)，表示数据集中有150个样本，每个样本都有一个目标值。