import numpy as np # 创建一个一维数组 arr1d = np.array([1, 2, 3, 4]) print(arr1d.shape) # 输出 (4,) → 4 个元素 # 创建一个二维数组(矩阵) arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr2d.shape) # 输出 (2, 3) → 2 行 3 列 # 创建一个三维
1.python Numpy的shape shape函数是numpy.core.fromnumeric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。它的输入参数可以是一个整数表示维度,也可以是一个矩阵。 如果输入参数是一维矩阵,则返回1个数 如果输入参数是二维矩阵,则返回2个数 如果输入参数是多维矩阵,则返回多个数 sh...
python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法 参考网址:https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/80518725 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...
即使a不是NumPy数组,只是一个Python列表,使用np.shape(a)也能得到相应的维度信息。 这种方式在处理Python原生数据结构时很方便,但是当已经是NumPy数组时,访问shape属性的效率会更高。 三、 性能和使用情景 对于性能和使用场景来说,a.shape和shape(a)也存在一些差异。 性能考虑 从性能角度来说,直接访问数组的shape...
importnumpyasnp# 创建一个一维数组a=np.array([1,2,3,4,5])print(a.shape)# 输出:(5,)# 将一维数组变为二维矩阵b=a.reshape((5,1))print(b.shape)# 输出:(5, 1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上述代码中,我们首先创建了一个一维数组a,然后使用reshape函数将其形状改变为(5, 1)的...
在Python中,`shape`是`numpy`模块中的一个函数,可以用来获取数组或矩阵的形状。`numpy`是Python中用于科学计算和数据分析的重要模块之一,广泛应用于各个领域。 以下是关于`shape`函数的五个方面的详细介绍: 1. 获取数组的形状: `shape`函数可以用来获取一个数组或矩阵的形状(即维度)。对于一维数组,形状是一个数字...
print(“DataFrame的维度信息为:”, shape) “` 以上是shape函数的简单使用方法,下面详细介绍pandas库和shape函数的更多使用方法。 # 1. pandas库简介 pandas是基于NumPy的一个数据处理工具,它提供了高性能的数据结构和数据分析工具。pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame。Series是一维的带标签的数组,类似于一...
例如,数组 arr 代表一个 10×3 的矩阵,当我们想要转换为一个 3×10 的矩阵时,可以给shape函数传入参数,arr.reshape(3,10),即可执行转换。 一般来说,使用shape函数可以以一步查看或调整数组的尺寸,而不用另外多步操作。因此,shape函数是处理多维数组常用的函数之一。
python中shape的用法(一) Python中的shape 什么是 在Python中,shape是一个函数,用于返回一个数组的维度。它可以用于不同类型的数组,比如numpy数组和pandas数据框。 numpy 1.属性 –numpy数组是一个多维数组对象,每个维度被称为一个轴。shape属性返回一个元组,其中包含数组在每个轴上的长度。例如,对于一个二维数组,...
对于numpy中的数组,其维度可以通过shape获得,元素个数通过size获得。 (1)x.size 这里size为x的属性,不需要加括号,输出为x中的元素个数 (2)numpy.size(x) 这里的size()是numpy的内置函数,输出为x中的元素个数 (3)x.shape 这里shape为x的属性,不需要加括号,输出为x的维度 (4)numpy.shape(x) 这里的shape...