愚蠢的问题，我正在学习吴恩达最新的深度学习课程的第三周，卡在一个相当简单的Numpy函数上（我认为是这样的？）。

练习是要找出我们有多少训练样本，m。

有人知道有什么Numpy函数可以用来找出预加载训练样本的大小吗？

谢谢！

shape_X = X.shapeshape_Y = Y.shapem = ?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))

回答：

这取决于你使用什么样的存储方法。

大多数基于Python的工具使用[n_samples, n_features]方法，其中第一维是样本维度，第二维是特征维度（如scikit-learn等）。换句话说，样本是行，特征是列。

所以：

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

是一个包含3个样本，每个样本有4个特征的训练集。

大小M,N（再次说明：其他人可能有不同的解释）你可以用以下方式获取：

M, N = x.shape

因为Numpy的第一维是行，第二维是列，就像矩阵代数中一样。

对于上面的例子，目标数组的形状是(M) = n_samples。