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。