NumPy 中,numpy.shape 函数用于返回数组的形状(shape),即数组的维度信息。这个函数返回一个元组,元组的长度表示数组的维度(即轴的个数),每个元素表示对应维度的大小。本文主要介绍一下NumPy中shape方法的使用。

numpy.shape

numpy.shape(a)      [source]

返回数组的形状。

参数 :

a :array_like

输入数组。

返回值 :

shape :int类型的tuple

shape元组的元素给出相应数组维数的长度。

例子

1)一维数组

import numpy as np

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

print(arr.shape)  # 输出:(5,)

对于一维数组,shape 返回的元组中只有一个元素,表示数组中元素的数量。

2)零维数组

import numpy as np

arr = np.array(42)

print(arr.shape)  # 输出:()

对于零维数组(标量),shape 返回的是一个空元组 ()。

3)多维数组

import numpy as np

arr = np.array([
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
    [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
])

print(arr.shape)  # 输出:(2, 2, 3)

4)使用示例

import numpy as np

# 示例 1
print(np.shape(np.eye(3)))    # 输出:(3, 3)

# 示例 2
print(np.shape([[1, 2]]))     # 输出:(1, 2)

# 示例 3
print(np.shape([0]))          # 输出:(1,)

# 示例 4
print(np.shape(0))            # 输出:()

# 示例 5
a = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
print(np.shape(a))            # 输出:(2,)

# 示例 6
print(a.shape)                # 输出:(2,)

文档numpy.shape.html#numpy.shape

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