shape函数的作用是返回数组的维度信息,即返回一个表示数组维度的元组。 下面将从以下几个方面详细介绍shape函数的使用方法和操作流程: 1. numpy库的导入 在使用shape函数之前,首先要导入numpy库。可以使用以下代码导入numpy库: “` import numpy as np “` 这样就可以使用np来访问numpy库中的函数
使用NumPy 库中的 shape 属性 NumPy 是Python中一个强大的科学计算库,广泛用于处理多维数组和矩阵运算。shape 是NumPy数组的一个属性,而不是一个函数。 安装NumPy:如果你还没有安装NumPy,可以使用以下命令进行安装: pip install numpy 导入NumPy 并创建数组: import numpy as np # 创建一维数组 arr_1d = np....
arr=array(range(5)) shape(arr) #二维数组 arr=array([[1,2,3], [4,5,6]]) shape(arr) ### numpy.reshape: help(reshape) 函数功能:给予数组一个新的形状,而不改变它的数据 输入参数: a:将要被重塑的类数组或数组 newshape:整数值或整数元组。新的形状应该兼容于原始形状。如果是一个整数值,表示...
4、shape函数的应用 shape函数在很多情况下都非常有用,当我们需要知道数组的大小时,可以使用shape函数;当我们需要对数组进行切片操作时,可以使用shape函数来获取切片的范围;当我们需要将多个数组合并成一个大数组时,可以使用shape函数来确保它们的形状是兼容的。 我们可以使用shape函数来获取数组的大小: d = np.array(...
shape函数是Numpy中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 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]]) ...
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。
importnumpyasnp# 创建一个二维数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 使用shape函数查看数组的维度shape=arr.shapeprint(shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的代码中,我们首先导入NumPy库,并创建了一个二维数组arr。然后,我们调用arr.shape来查看数组的维度,并将结果打印出来。运行这...
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 3.len的用法 import numpyas np X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) length=len(X)#返回对象的长度 不是元素的个数 ...
from numpy import * import numpy as np from numpy import * import numpy as np ### numpy.shape: [python] view plain copy print ? help(shape) help(shape) 输入参数:类似数组(比如列表,元组)等,或是数组 返回:一个整型数字的元组,元组中