size()和shape () 是numpy模块中才有的函数 size()：计算数组和矩阵所有数据的个数 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.size(a)，返回值为 6 np.size(a,1)，返回值为 3 shape ():得到矩阵每维的大小 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
Numpy的array和Python的List的一个区别,是它元素必须都是同一种数据类型,比如都是数字int类型,这也是Numpy高性能的一个原因; array本身的属性 shape:返回一个元组,表示array的维度 ndim:一个数字,表示array的维度的数目 size:一个数字,表示array中所有数据元素的数目 dtype:array中元素的数据类型 创建array的方法 从...
import numpy as np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) X_dim=X.shape # 以元组形式,返回数组的维数 print("X_dim:",X_dim) print(X.shape[0]) # 输出行的个数 print(X.shape[1]) #输出列的个数 << X_dim: (3, 4) 3 4 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
①使用np.array构造一个2维的数组,使用array.shape查看数组的shape形状。 ②(2,3)表明numpy数组是2行3列的数组。第一行 1,2,3;第二行 2,3,4。 三、size 理解: size表示数组中一共有多少个元素。 代码: import numpy as nparray = np.array([[1, 2, 3],[2, 3, 4]])print(array.size) 输出...
importnumpyasnp# 创建一个一维数组array1=np.array([1,2,3,4,5])print("numpyarray.com"+str(array1.shape)) Python Copy Output: 示例代码 2:多维数组的创建 importnumpyasnp# 创建一个二维数组array2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("numpyarray.com"+str(array2.shape)) ...
X_col=np.size(X,1)#计算 X 一列元素的个数 print("number:",number) print("X_row:",X_row) print("X_col:",X_col) << number:12 X_row:3 X_col:4 2.shape的用法 import numpyas np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], ...
array6=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("数组6的元素总数:",array6.size) Python Copy Output: 示例代码 7:查询数组的形状 importnumpyasnp array7=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print("数组7的形状:",array7.shape) Python ...
NumPy的数组类被称为ndarray。别名为 array。 ndarray.ndim:数组的轴(维度)的个数。又称为rank。 ndarray.shape:数组的维度。是一个整数的元组,对于有n行和m列的矩阵,shape将是(n,m)。因此,shape元组的长度就是rank或维度的个数 ndim。 ndarray.size:数组元素的总数。等于shape的元素的乘积。
X_col=np.size(X,1) #计算 X 一列元素的个数 print("number:",number) print("X_row:",X_row) print("X_col:",X_col) << number: 12 X_row: 3 X_col: 4 2、shape import numpy as np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], ...
import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型:",a1.dtype) #打印数组...