Numpy-深度學習，培訓示例

Question

愚蠢的問題，我正在經歷Andrew Ng最新的深度學習課程的第三週，並陷入了一個相當簡單的Numpy功能（我認爲？）。

練習是找出有多少個訓練樣例，我們有。

任何想法是什麼Numpy的功能是找出預裝載培訓示例的大小。

謝謝！

shape_X = X.shape 
shape_Y = Y.shape 
m = ? 


print ('The shape of X is: ' + str(shape_X)) 
print ('The shape of Y is: ' + str(shape_Y)) 
print ('I have m = %d training examples!' % (m)) 

Answer 1

這取決於你用什麼樣的存儲方式。

大多數基於python的工具使用[n_samples, n_features]方法，其中第一個維度是樣本維度，第二個維度是特徵維度（如scikit-learn和co。）。或者表示：樣本是行，功能是列。

所以：

#  feature 1 2 3 4 
x = np.array([[1,2,3,4], # first sample 
       [2,3,4,5], # second sample 
       [3,4,5,6] 
      ]) 

是一個訓練集的3個樣品用4設有每個。

大小M，N（再次：解釋可能是爲他人不同），你可以得到：

M, N = x.shape 

因爲numpy的的第一個維度是行，numpy的的第二個維度是列like in matrix-algebra。

對於上述示例，目標陣列的形狀爲(M) = n_samples。