python 统计矩阵元素

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python 统计矩阵元素。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

pytorch tensor统计元素个数:

numpy统计矩阵


pytorch tensor统计元素个数:

import torch
import numpy as np

def test():
    torch.manual_seed(1)
    a = torch.randn(3, 4)
    print(a)
    print(a.size())
    print(*a.size())
    print(np.multiply(*a.size()))

test()

结果:
tensor([[ 0.6614,  0.2669,  0.0617,  0.6213],
        [-0.4519, -0.1661, -1.5228,  0.3817],
        [-1.0276, -0.5631, -0.8923, -0.0583]])
torch.Size([3, 4])
3 4
12


原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43678005/article/details/122666046

numpy统计矩阵

    import numpy as np

    a = np.array([[3, 7, 5], [8, 4, 3], [2, 4, 9]])

    print(a.size)
    print(a.shape)

结果:

9
(3, 3)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-703577.html

numpy统计元素出现个数:

    test1 = np.array([[0, 1, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 2]])
    x = np.bincount(test1.flatten())
    print(x)

到了这里,关于python 统计矩阵元素的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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