m×n矩阵的维数是多少

关于m×n矩阵的维数是多少

m×n矩阵的维数是：单独一个矩阵没有维数可说。一个x行y列的矩阵维数是多少，这要看具体情况的，矩阵的维数就是通常所说的秩。定理：一个矩阵的行空间的维数等于列空间的维数，等于这个矩阵的秩。下面小编为大家带来m×n矩阵的维数是多少，希望对您有所帮助!

矩阵的维数指什么

矩阵的维数是其行向量(或列向量)生成的向量空间的维数.

详细解释如下：

矩阵的维数是指它的行数与列数，比如：

1 2 3

4 5 6

它的维数是 2_3，在数学中，矩阵的维数就是矩阵的秩。

向量的维数是指向量分量的个数，比如 (1,2,3,4)' 是一个4维向量。

空间的维数是指它的基所含向量的个数，比如 V = {(x1,x2,0,0)' | x1,x2 为实数}，(1,0,0,0)',(0,1,0,0)' 是它的一个基，所以它是2维向量空间。

维数简介：

维数是线性空间里的，在线性空间V中，如果存在n个元素a12……满足：

(1)a1,2……线性无关;

(2)V中任一元素a总可由a,2……线性表示。

n就是线性空间V的维数。

m×n矩阵的秩是m还是n

都可以。

m×n矩阵的秩最大为m和n中的较小者，表示为min(m,n)。有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩;类似的，否则矩阵是秩不足(或称为“欠秩”)的。

矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。

维数是列数还是行数

维数是列,因为向量的坐标只有一行,列数表示它的维数。例如(a,b,c)这就是一个三维向量,在数学中,向量(也称为欧几里得向量,几何向量,矢量),指具有大小和方向的量。

向量组的维数指的是这组向量的最大线性无关组的个数。

比如a1=(1,0,0),a1=(0,1,0),a3=(0,0,1),则a1,a2,a3的维数是3。

向量的维数指的是这个向量含几个分量,比如b=(x1,x2,x3,x4)的维数就是4。

向量维数是列，因为向量的坐标只有一行，列数表示它的维数。例如(a，b，c)这就是一个三维向量，在数学中，向量(也称为欧几里得向量，几何向量，矢量)，指具有大小和方向的量。

如何判断数组的维数

1、先判断几维度——数最前面的方括号，最前面方括号有几个就是几维

例如

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

这就是一个二维数组

a = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])

这就是一个三维数组

2、从最外面的括号开始逐次去掉，数里面的大括号块的个数，依次乘以对应的数

比如

a = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])

去掉最外面括号

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],[[7,8,9],[10,11,12]]

可以看到剩下是两大块，所以乘以2

取一个大块进行研究，再去一层括号

[1, 2, 3], [4, 5, 6]

发现还是两块，就再乘以2，所以现在是2X2

再取前面一个大块再去括号，结果为：

[1, 2, 3]

是三个，已经拆到底了，就乘以3

所以这个数组的形状就是2X2X3