Python/numpy array shape

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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。