为什么是x.shape[0]而不是x.shape[1]

来源：4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装

慕斯卡6436947

2019-10-27

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？
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liuyubobobo

2019-10-28

已采纳

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！：）

liuyubobobo

DorianXU

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

2020-06-24

共3条回复

Python3入门机器学习经典算法与应用

Python3+sklearn，兼顾原理、算法底层实现和框架使用。

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