numPy 中 ndarray 的形状传递的 4 个值是什么？答案

【问题标题】：What are the 4 values passed in shape for ndarray in numPy?numPy 中 ndarray 的形状传递的 4 个值是什么？
【发布时间】：2022-11-17 22:59:25
【问题描述】：

是什么意思：形状=(1, 224, 224, 3)

我的意思是这里为形状指定的所有值是多少？

【问题讨论】：

如果你正在使用机器学习图像，那么(batch, image_width, image_height, RGB_dims) = (1,224,224,3)

标签： python numpy-ndarray

【解决方案1】：

Python NumPy numpy.shape() 函数查找数组的形状。通过形状，我们的意思是它有助于找到数组的维度。它以元组的形式返回形状，因为我们不能像改变数组的维度一样改变元组。

示例代码：用于传递简单数组的 numpy.shape()

我们现在将传递一个简单的一维数组。

import numpy as np 
   
a = np.array([89, 34, 56, 87, 90, 23, 45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]) 
dimensions = np.shape(a) 
print(dimensions)

输出： (20,)

输出显示该数组是一维数组，包含 20 个元素。

示例代码：numpy.shape() 传递多维数组

import numpy as np 
   
a = np.array([[11, 12, 5], [15, 6,10], [10, 8, 12], [12,15,8], [34, 78, 90]]) 
dimensions = np.shape(a) 
print(dimensions)

输出：

(5, 3)

请注意，输出元组现在包含两个整数元素。它显示该数组包含五行和三列。

【讨论】：

【解决方案2】：

In machine learning,
image data are loaded in batch/bulk for faster loading ,
So the first value means "loaded in batch"

# you can read like this:
(batch, image_width, image_height, RGB_dims) = (1,224,224,3)

【讨论】：

【解决方案3】：

当形状的长度为 4 时，这意味着您有一个“4D 张量”。一个 4D 张量是一组 3D 张量。例如，如果A 是一个 4D 张量，A[0] 是一个 3D 张量，它是该组的第一个元素。这里第一个数字1 表示您的组仅由一个 3D 张量组成。然后，您猜测 3D 张量是一组 2D 张量（也称为矩阵）。在这里，您的 3D 张量由 2242D 张量（第二个数字）组成。然后每个二维张量由224长度为 3 的一维张量（向量）组成。

在您的特定情况下，您还可以（更简单地）将数据视为由一个大小为 224*224 的 RGB 图像组成的组。每个像素有 3 个值（红色、绿色、蓝色强度）。

【讨论】：