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...
对于一维数组,shape函数返回一个整数,表示数组的长度。对于多维数组或矩阵,shape函数返回一个元组,表示各个维度的长度。 例如,对于一个一维数组arr,可以通过arr.shape获取数组的长度。对于一个二维数组或矩阵arr,可以通过arr.shape获取数组的行数和列数。 下面是一些示例: import numpy as np arr1 = np.array([1,...
`shape`函数的使用非常简单,只需要将要获取维度信息的数组作为参数传入即可。函数会返回一个表示数组大小的元组,元组中的每个元素表示数组在相应维度上的大小。 以下是一个使用`shape`函数的示例代码: “`python import numpy as np array1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(array1d.shape) # 输出(5...
importnumpyasnp# 创建一个一维数组a=np.array([1,2,3,4,5])print(a.shape)# 输出:(5,)# 创建一个二维矩阵b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(b.shape)# 输出:(2, 3) 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和一个二维矩阵b,然后使用shape属性...
一、 a.shape的使用 a.shape是访问NumPy数组对象属性的直接方式。当你创建了一个NumPy数组后,可以非常方便地通过这个内置属性了解数组的结构,例如,它是一维、二维还是多维的,以及在每个维度上的大小。 基本用法 import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ...
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。
assert(a==shape(6,1)) Matplotlib 绘图 Matplotlib 是 Python 一个强大的绘图库,下面我将简单介绍一下 matplotlib.pyplot 模块。 plot 是 Matplotlib 主要的 2D 绘图函数,举个简单的例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...
1. shape作为属性: 在NumPy库中,shape是一个数组的属性,用于获取数组的形状。可以通过以下方式获取数组的形状: ```python import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.shape) ``` 输出: ``` (2,3) ``` 这是一个包含两个元素的元组,其中第一个元素表示数组的行...
import numpy as np # 使用numpy的函数创建数组 a = np.array([1, 2, 3]) “` 这样就创建了一个包含1、2、3三个元素的一维数组。 3. 使用shape函数获取数组维度信息 有了数组对象之后,就可以使用shape函数来获取数组的维度信息。shape函数的使用方式为: ...