Python中数组及矩阵的大小

写在前面：最近看了caffe以及rcnn-depth的代码，感慨什么时候自己才能写出这样的代码。但是只感慨是没有用的，还是动手码才行！显而易见的是，像我目前这种敲两行代码都要问google是肯定不行，因此往后的一段时间会利用空余时间对目前接触比较多的Python, Matlab及C++中一些容易混淆的问题稍作总结，以期能够慢慢提高的码代码水平。

在上篇博文中介绍了python中常见的二维数组：list与numpy.array。在很多情况下我们需要获取数组的大小，阅读过一些python代码可以发现，常见的方法一般有len, size, shape这三种，那么这三种方法分别应用于那些场合？有什么区别？本文将通过示例来探讨这些问题。

import numpy as npa = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9, 10, 11, 12]]b = np.array(a)print type(a)print aprint type(b)print b

<type 'list'>[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]<type 'numpy.ndarray'>[[ 1  2  3  4] [ 5  6  7  8] [ 9 10 11 12]]

print len(a), len(a[0])

3 4

---------------------------------------------------------------------------NameError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-5-2f7fbe06ffd7> in <module>()      1 print len(a), len(a[0])----> 2 print size(a)NameError: name 'size' is not defined

print size(a)

---------------------------------------------------------------------------NameError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-9-17932fb9dbd4> in <module>()----> 1 print size(a)NameError: name 'size' is not defined

print a.size

---------------------------------------------------------------------------AttributeError                            Traceback (most recent call last)<ipython-input-6-d6180f130c7b> in <module>()----> 1 print a.sizeAttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

print shape(a)

---------------------------------------------------------------------------NameError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-7-5b1e858da0b7> in <module>()----> 1 print shape(a)NameError: name 'shape' is not defined

print a.shape

---------------------------------------------------------------------------AttributeError                            Traceback (most recent call last)<ipython-input-8-2f66fe9ba9f6> in <module>()----> 1 print a.shapeAttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

由上可知，list只支持len(), 该方法实际是调用了对象的__len__(self)方法

print len(b)print b.sizeprint b.shape

312(3, 4)

对比之下，numpy.array同时支持len, size, shape, 注意看三者返回值的区别。

此外，numpy中还提供matrix的数据类型，具体请看：

c = np.mat(a)print type(c)print cd = np.mat(b)print type(d)print dprint len(d)print d.sizeprint d.shape

<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>[[ 1  2  3  4] [ 5  6  7  8] [ 9 10 11 12]]<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>[[ 1  2  3  4] [ 5  6  7  8] [ 9 10 11 12]]312(3, 4)

从上面的例子可以看出，martix支持由list和numpy.array创建，同时支持len, size以及shape. 另外从numpy.matrix上可以了解到，matrix相对于list和numpy.array而言，支持*（矩阵相乘），**(矩阵幂)等。

print c*d.T

[[ 30  70 110] [ 70 174 278] [110 278 446]]