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Python 阵列形状


数组的形状

数组的形状是每个维度中元素的数量。


获取数组的形状

NumPy 数组有一个名为shape返回一个元组,其中每个索引都有相应元素的数量。

示例

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)
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上面的例子返回(2, 4),这意味着该数组有 2 个维度,其中第一个维度有 2 个元素,第二个维度有 4 个元素。

示例

使用以下命令创建一个 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)
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形状元组代表什么?

每个索引处的整数表示相应维度具有的元素数量。

在上面的示例中,索引 4 处的值为 4,因此我们可以说第 5 个(第 4 + 1 个)维度有 4 个元素。


通过练习测试一下

练习:

使用正确的 NumPy 语法检查数组的形状。

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

print(arr.)

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