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...
2,),意思是一维数组,数组中有2个元素。b = np.array([[1],[2]])#b.shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素。c = np.array([[1,2]])#c.shape值是(1,2),意思是一个二维数组,每行有2个元素。
通过使用.shape属性,我们可以轻松获取数组的形状,将其输出: print("Shape:",array.shape)# 输出数组的形状 1. 完整代码示例 将以上所有步骤结合起来,我们得到以下完整代码: importnumpyasnp# 导入 NumPy 库,简写为 np# 创建一个 2x2 的数组array=np.array([[1,2],[3,4]])# 输出数组内容print("Array:\...
这些代码将分别保存array1、array2和array3到名为array1.npy、array2.npy和array3.npy的文件中。 步骤4:加载保存的数组 最后,我们可能需要从文件中加载这些数组。这可以通过使用np.load()函数实现: loaded_array1=np.load('array1.npy')loaded_array2=np.load('array2.npy')loaded_array3=np.load('array3...
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。
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) reshaped_array = array.reshape((2, 3)) print(reshaped_array.shape) # 输出(2, 3) “` 在上面的代码中,我们先创建了一个一维数组`array`,然后通过`reshape`函数将其改变为了一个2行3列的二维数组`reshaped_array`。最后,我们使用`shape`函数获取了...
shape()返回的是数据作为矩阵时每个维度的长度.比如: arr1 = np.array([ [1, 2], [1, 2] ]) arr1.shape # (2, 2) arr2 = np.array([ [1, 2, 3], [1, 2, 3] ]) arr2.shape # (2, 3) arr3 = np.array([ [ [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4] ]...
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]) ...
本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。 1.ndim ndim返回的是数组的维度,返回的只有一个数,该数即表示数组的维度。 2.shape shape:表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。 对于一维数组:有疑问的是为什么不是(1,6),因为arr1.ndim维度为1,元组内只返回一个数。