NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 3

简介: **NumPy 数组属性简述**NumPy 中的数组秩表示维度,一维数组秩为 1,二维为 2,如此递增。数组的每个线性部分称为轴,二维数组含两轴。`ndarray.shape` 描述数组尺寸,返回元组,长度等于秩。如 `(2, 3)` 表示 2 行 3 列的二维数组,可调整数组大小。例如:```markdownimport numpy as npa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(a.shape) # 输出: (2, 3)```

NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 3

NumPy 数组属性

NumPy 数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。

在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。

ndarray.shape

ndarray.shape 表示数组的维度,返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即 ndim 属性(秩)。比如,一个二维数组,其维度表示"行数"和"列数"。

ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。

实例

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print (a.shape)

输出结果为:

(2, 3)

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