Python/numpy array shape
来自菜鸟教程
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NumPy阵列形状
阵列的形状
数组的形状是每个维中元素的数量。
获取数组的形状
NumPy数组具有称为的属性
shape
返回一个元组,每个索引具有对应的元素数。
例
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)
,这意味着数组具有2个维,每个维具有4个元素。
例
使用创建5维数组
ndmin
使用值为1,2,3,4的向量,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)
元组的形状代表什么?
每个索引处的整数都说明相应维具有的元素数。
在上面的索引4的示例中,我们的值为4,因此可以说第5个(4 + 1个)维度有4个元素。