1. 在Python中，`np.array`创建的数组具有一个属性叫做`shape`，它返回一个数组维度的元组。2. 元组`(2,)`表示数组是一个一维数组，且该数组中有两个元素。这里的数字2指的是数组中元素的数量，而括号仅仅是为了区分它是一个元组。3. 元组`(2,1)`则表示数组是一个二维数组，且有 two 行 on...
arr = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]] print(arr.shape) # 输出:(2, 2, 2) 在这个例子中,数组的形状是(2, 2, 2),这意味着数组有两个子数组,每个子数组有两行两列的元素。 总结 总之,Python中的array.shape函数是一个非常有用的工具,可以帮助我们获取数组的形状信息。无论我们...
zeros()返回一个全0的n维数组,一共有三个参数:shape(用来指定返回数组的大小)、dtype(数组元素的类型)、order(是否以内存中的C或Fortran连续(行或列)顺序存储多维数据)。后两个参数都是可选的,一般只需设定第一个参数。 np.zeros((5,), dtype=) 1. 第一个参数就是shape,记得加括号,(行,列)的格式,如果...
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。 .shape的使用方法 >>> import numpy as np >>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> print(x.shape) 输出: (2, 3) 1. 2. 3. 4. 5. shape[0]的使用方法: >>> import numpy as np >>> x=np.array([[1...
在Python中,shape函数常用于获取数组的维度信息。在numpy库中,可以使用shape函数来获取数组的形状。下面是shape函数的用法示例: import numpy as np # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.shape) # 输出 (2, 3),表示数组的形状是2行3列 # 创建一个三维数组 ...
ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性。 一般情况下: [ 1,2]的shape值( 2,),意思是一维数组,数组中有2个元素。 [[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素。 [[1,2]]的shape值是(1,2),意思是一个二维数组,每行有2个元素。
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 >>>importnumpy as np>>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>print(y) [[1 2 3] [4 5 6]]>>>print(y.shape) ...
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。
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) ...