Numpy中的shape函數(shù)的用法詳解
shape函數(shù)的功能是讀取矩陣的長(zhǎng)度，比如shape[0]就是讀取矩陣第一維度的長(zhǎng)度,相當(dāng)于行數(shù)。它的輸入?yún)?shù)可以是一個(gè)整數(shù)表示維度，也可以是一個(gè)矩陣。shape函數(shù)返回的是一個(gè)元組，表示數(shù)組（矩陣）的維度，例子如下：
1. 數(shù)組（矩陣）只有一個(gè)維度時(shí)，shape只有shape[0]，返回的是該一維數(shù)組（矩陣）中元素的個(gè)數(shù)，通俗點(diǎn)說(shuō)就是返回列數(shù)，因?yàn)橐痪S數(shù)組只有一行，一維情況中array創(chuàng)建的可以看做list（或一維數(shù)組），創(chuàng)建時(shí)用（）和[ ]都可以，多維就不可以這樣子了，這里使用[ ]，請(qǐng)看下例：
>>> a=np.array([1,2]) >>> a array([1, 2]) >>> a.shape (2L,) >>> a.shape[0] 2L >>> a.shape[1] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#63>", line 1, in <module> a.shape[1] IndexError: tuple index out of range #最后報(bào)錯(cuò)是因?yàn)橐痪S數(shù)組只有一個(gè)維度，可以用a.shape或a.shape[0]來(lái)訪問(wèn)
>>> a=np.array((1,2)) >>> a array([1, 2]) #這個(gè)使用的是兩個(gè)（）包裹，得到的數(shù)組和前面的一樣
2.數(shù)組有兩個(gè)維度（即行和列）時(shí)，和我們的邏輯思維一樣，a.shape返回的元組表示該數(shù)組的行數(shù)與列數(shù)，請(qǐng)看下例：
>>> a=np.array([[1,2],[3,4]]) #注意二維數(shù)組要用（）和[]一起包裹起來(lái)，鍵入print a 會(huì)得到一個(gè)用2個(gè)[]包裹的數(shù)組（矩陣）
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> a.shape
(2L, 2L)
>>> b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> b.shape
(2L, 3L)
3.當(dāng)數(shù)組是三維時(shí)，要用一個(gè)（）和兩個(gè)[]包裹起來(lái)，鍵入print a 會(huì)得到一個(gè)用3個(gè)[]包裹的數(shù)組（矩陣），請(qǐng)看下例：
>>> a=np.array([[[1,2],[3,4]]])
>>> a
array([[[1, 2],
[3, 4]]])
>>> a.shape
(1L, 2L, 2L)
這里返回的元組表示3個(gè)維度各包含的元素的個(gè)數(shù)。
所謂元素，在一維時(shí)就是元素的個(gè)數(shù)，二維時(shí)表示行數(shù)和列數(shù)，三維時(shí)a.shape【0】表示創(chuàng)建的塊數(shù)，a.shape【1】和a.shape【2】表示每一塊（每一塊都是二維的）的行數(shù)和列數(shù)，舉個(gè)例子：
>>> a=np.ones([2,2,3])#創(chuàng)建兩個(gè)2行3列的數(shù)組（矩陣）
>>> a
array([[[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]],
[[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]]])
總結(jié):使用np.array（）創(chuàng)建數(shù)組時(shí)，
一維的可以直接np.array（[1,2,3]）或者np.array((1,2,3))，輸出（print）時(shí)是：
>>> print a [1 2 3]
外面有一個(gè)[]包裹；
二維的要使用np.array（[[1,2,3],[1,2,3]]),用一個(gè)（）和一個(gè)[]把要輸入的list包裹起來(lái)，輸出（print）時(shí)是
>>> print a [[1 2 3] [1 2 3]]
外面有兩個(gè)[]包裹；
三維的要使用np.array（[[[1,2,3],[1,2,3]]]）,用一個(gè)（）和兩個(gè)[]把要輸入的list包裹起來(lái)，輸出（print）時(shí)是
>>> print a [[[1 2 3] [1 2 3]]]
外面有三個(gè)[]包裹；
對(duì)于更高維的情況以后再研究
到此這篇關(guān)于Numpy中的shape函數(shù)的用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Numpy shape函數(shù)用法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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