關于numpy.array的shape屬性理解
numpy.array的shape屬性理解
numpy 創(chuàng)建的數(shù)組都有一個shape屬性，它是一個元組，返回各個維度的維數(shù)。有時候我們可能需要知道某一維的特定維數(shù)。
二維情況
>>> import numpy as np >>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> print(y) [[1 2 3] [4 5 6]] >>> print(y.shape) (2, 3) >>> print(y.shape[0]) 2 >>> print(y.shape[1]) 3
可以看到y(tǒng)是一個兩行三列的二維數(shù)組，y.shape[0]代表行數(shù)，y.shape[1]代表列數(shù)。
三維情況
>>> x = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[0,1,2]],[[3,4,5],[6,7,8]]]) >>>> print(x) [[[1 2 3] [4 5 6]] [[7 8 9] [0 1 2]] [[3 4 5] [6 7 8]]] >>> print(x.shape) (3, 2, 3) >>> print(x.shape[0]) 3 >>> print(x.shape[1]) 2 >>> print(x.shape[2]) 3
可以看到x是一個包含了3個兩行三列的二維數(shù)組的三維數(shù)組，x.shape[0]代表包含二維數(shù)組的個數(shù)，x.shape[1]表示二維數(shù)組的行數(shù)，x.shape[2]表示二維數(shù)組的列數(shù)。
心得
可以看到，shape[0]表示最外圍的數(shù)組的維數(shù)，shape[1]表示次外圍的數(shù)組的維數(shù)，數(shù)字不斷增大，維數(shù)由外到內。
numpy數(shù)組array的shape屬性-1維、2維
numpy 創(chuàng)建的數(shù)組都有一個shape屬性，它是一個元組，返回各個維度的維數(shù)。
有時候我們可能需要知道某一維的特定維數(shù)。
一維情況
二維情況
可以看到y(tǒng)是一個兩行三列的二維數(shù)組，y.shape[0]代表行數(shù)，y.shape[1]代表列數(shù)
三維情況
可以看到x是一個包含了3個兩行三列的二維數(shù)組的三維數(shù)組，x.shape[0]代表包含二維數(shù)組的個數(shù)，x.shape[1]表示二維數(shù)組的行數(shù)，x.shape[2]表示二維數(shù)組的列數(shù)。
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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