numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。 (2,)与(2,1)的区别如下：ndarray.shape：数组的维度。
在码最邻近算法(K-Nearest Neighbor)的过程中,发现示例使用了numpy的array数组管理,其中关于array数组的shape(状态)属性,下面是对应的理解 numpy创建的数组都有一个shape属性,它是一个元组,返回各个维度的维数。有时候我们可能需要知道某一维的特定维数。 二维情况 >>>importnumpy as np>>> y = np.array([[1,2...
shape[0]表示最外围的数组的维数,shape[1]表示次外围的数组的维数,数字不断增大,维数由外到内。 具体如下: 一维: importnumpyasnpx1=np.array([1,2])y1=np.array([[1],[2]])print("x1:\n",x1)print("y1:\n",y1)print("x1.shape:\n",x1.shape)print("y1.shape:\n",y1.shape)>>>x1:...
(2, 3)>>>print(y.shape[0])2 >>>print(y.shape[1])3 y是一个两行三列的二维数组,y.shape[0]代表行数,y.shape[1]代表列数。 三维 >>> x = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[0,1,2]],[[3,4,5],[6,7,8]]])>>>print(x) [[[1 2 3] [4 5 6]] [[7...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy 数组形状(array shape) 原文地址:Python NumPy 数组形状(array shape)...
numpy创建的数组都有一个shape属性,它是一个元祖,返回各个维度的维数 二维例子: >>>importnumpyasnp>>>y=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>print(y)[[123][456]]>>>print(y.shape)(2,3)>>>print(y.shape[0])2>>>print(y.shape[1])3 ...
print(array.shape)#矩阵形状 print(array.size)#矩阵元素个数 print(array.dtype)#矩阵元素数据类型 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 创建array 创建全0矩阵:np.zeros() 创建全1矩阵:np.ones() 创建随机矩阵(里面的值无意义):np.empty() ...
当多维数组时,shape返回数组各个维度的数量。 二、tile(A, reps) tile通过重复给定的次数来构造数组。初始数组是A,重复规则是reps。reps表示数组A需要重复的次数、结果的行数。 官方文档示例如下: 代码语言:javascript 复制 >>>a=np.array([0,1,2])>>>np.tile(a,2)array([0,1,2,0,1,2])>>>np.til...
就已经是⼀个 np.array 了，可以对它进⾏任意处理 print(img.shape) # (512, 512, 3)print(img.shape[0])print(img.shape[1])print(img.shape[2]) 运⾏结果如下：(300, 534, 3)300 534 3 由此证明，上述结果是没有问题的。⽽对于矩阵来说：shape[0]：表⽰矩阵的⾏数（）
x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print(x.shape) #结果: (4, 3) # 只输出行数 print(x.shape[0]) #结果: 4 # 只输出列数 print(x.shape[1]) #结果: 3 # h:行树 w:列数 ...