Jupyter Notebook 中 'out' 输出结果解读

在使用 Jupyter Notebook 运行代码时，你经常会看到 'out' 后面跟着一些结果，例如：

Operation time (min):  0.050520833333333334

W shape: (6517190, 4)
X_s shape: (6517190, 14)
X_v shape: (6517190, 14)
T shape: (6517190, 10)
A shape: (6517190, 4)

这些输出结果是对代码运行情况的说明，理解它们的含义有助于你分析代码执行效率和数据结构。

1. Operation time (min):

这行表示代码块运行所花费的时间，单位为分钟。
例如，'Operation time (min): 0.050520833333333334' 表示该代码块运行了 0.05 分钟。

2. shape:

'shape' 用于描述数组的维度和大小，格式为 '(行数, 列数)'。
例如，'W shape: (6517190, 4)' 表示名为 'W' 的数组有 6517190 行和 4 列。

以下是上述输出结果中各数组的含义：

W: 一个包含 6517190 行和 4 列数据的数组。
X_s: 一个包含 6517190 行和 14 列数据的数组。
X_v: 一个包含 6517190 行和 14 列数据的数组。
T: 一个包含 6517190 行和 10 列数据的数组。
A: 一个包含 6517190 行和 4 列数据的数组。

通过分析 'out' 输出结果，你可以了解代码运行时间、数据维度等信息，从而更好地理解代码运行情况和数据结构。