为什么是x.shape[0]而不是x.shape[1]

Question

波波老师，这里的X_train.shape[1]我能想明白是指X_train中的列，也就是特征。请问为什么右边是x.shape[0]而不是x.shape[1]呢，不是也应该取x的列的数量吗？
请问是不是我对shape的含义有什么误解？

Answer 1

liuyubobobo 2019-10-28 05:29:04

小的 x 是一个向量。这个向量中包含有多少元素，就是这个向量的 shape[0]。实际上，由于 x 是向量，所以是一维的，跟没有 shape[1]。

这句话的意思就是，大的 X (大写字母是矩阵) 的列数，应该和小的 x（小写字母是向量）的元素个数相同。

课程中大小写字母都是严格使用这种定义规定的。通过看变量名称，就能区分出一个变量到底表示的是一个二维矩阵，还是一维向量：）

继续加油！：）

• 提问者 慕斯卡6436947 #1

  非常感谢！老师讲的非常清楚！

• DorianXU #2

  我们在这里传入的其实是没有reshape过得一维向量对吗?  在notebook中我们已经reshape过了所以他变成了(1, 2) 的矩阵

• liuyubobobo 回复 DorianXU #3

  在这个代码中传的是小 x。reshape 以后传给的是 sklearn 的 KNeighborsClassifier。