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)

1、 array的形状(shape)

数组的形状是每个维中元素的数量。

2、获取数组的形状

NumPy数组具有一个名为shape的属性,该属性返回一个元组,每个索引具有相应元素的数量。

例如:

打印二维数组的形状:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

print(arr.shape)

上面的示例返回(2,4),这意味着数组有2个维,每个维有4个元素。

例如:

使用ndmin使用值1,2,3,4的向量创建具有5个维度的数组,并验证最后一个维度的值为4:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)

print(arr)
print('shape of array :', arr.shape)

3、shape的元组

每个索引处的整数表示对应维度的元素数量。

在上面的例子中,shape元组索引为4的值为4,所以我们可以说第5维(4 + 1)有4个元素。

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