>>> a = np.array([[2,2,2],[3,3,3]]) >>> print a [[ 2 2 2 ] [ 3 3 3 ]] >>> a.shape (2, 3) 二维情况中array创建的可以看做二维数组(矩阵),注意创建时需要使用2个[ ],输出a的shape显示的(2,3)相当于有2行,每行3个数,使用np.ones创建结果如下: >>> a = np.ones([2...
直接用.shape可以快速读取矩阵的形状,使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度 但是当某一维度长度不一致时,读取所有维度时则不能读出长短不一致的维度 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(a) print (a.shape) print(a.shape[0]) print(a.shape[1]) #output [...
直接用.shape可以快速读取矩阵的形状,使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度 但是当某一维度长度不一致时,读取所有维度时则不能读出长短不一致的维度 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(a)print(a.shape)print(a.shape[0])print(a.shape[1]) #output[[1 2 3...
a =np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a.shape) print(a.shape[0]) print(a.shape[1]) A (2,3) 2 3 B 2 3 2 3 C (3,2) 3 2 D 6 2 3 ● 问题解析 1.ndarray.shape函数,功能是读取矩阵的长度,或矩阵在某一维上的长度。 2.ndarray.shape[ndim]:ndarray表示被统计的矩...
Python中的array.shape——获取数组或序列的元素数量 在Python中,array.shape是一个用于获取数组或序列的元素数量的函数。通过调用该函数,我们可以得到一个元组,其中包含数组的行数和列数。这个元组通常被称为“形状”。本文将详细介绍array.shape函数的使用方法和注意事项。
(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) [...
下面我们将详细解析shape[0]、shape[1]和shape[-1]的含义。假设我们有一个二维数组(或者说矩阵),它的shape属性为(m, n),其中m是行数,n是列数。 shape[0]:这是返回数组的第一个维度的大小,即行数。对于一个二维数组来说,shape[0]就是数组的行数。例如: import numpy as np arr = np.array([[1,...
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) ...
但是当某⼀维度长度不⼀致时，读取所有维度时则不能读出长短不⼀致的维度 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(a)print (a.shape)print(a.shape[0])print(a.shape[1])#output [[1 2 3][4 5 6][7 8 9]](3, 3)3 3 ...
在Python中,shape函数是一个常用的属性,主要用于获取数组或者矩阵的形状,它返回一个元组,表示数组的维度大小,这个元组的长度就是数组的维数。 1、一维数组 对于一维数组,shape函数返回一个只有一个元素的元组。 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) ...