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Numpy shape函数用法 Numpy中的shape函数的用法详解

付修磊 人气:0
想了解Numpy中的shape函数的用法详解的相关内容吗,付修磊在本文为您仔细讲解Numpy shape函数用法的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Numpy,shape用法,Numpy,shape,下面大家一起来学习吧。

shape函数的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度,也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组,表示数组(矩阵)的维度,例子如下:

1. 数组(矩阵)只有一个维度时,shape只有shape[0],返回的是该一维数组(矩阵)中元素的个数,通俗点说就是返回列数,因为一维数组只有一行,一维情况中array创建的可以看做list(或一维数组),创建时用()和[ ]都可以,多维就不可以这样子了,这里使用[ ],请看下例:

>>> 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  #最后报错是因为一维数组只有一个维度,可以用a.shape或a.shape[0]来访问


>>> a=np.array((1,2))
>>> a
array([1, 2]) #这个使用的是两个()包裹,得到的数组和前面的一样

2.数组有两个维度(即行和列)时,和我们的逻辑思维一样,a.shape返回的元组表示该数组的行数与列数,请看下例:

>>> a=np.array([[1,2],[3,4]])  #注意二维数组要用()和[]一起包裹起来,键入print a 会得到一个用2个[]包裹的数组(矩阵)
>>> 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.当数组是三维时,要用一个()和两个[]包裹起来,键入print a 会得到一个用3个[]包裹的数组(矩阵),请看下例:

>>> a=np.array([[[1,2],[3,4]]])
>>> a
array([[[1, 2],
    [3, 4]]])
>>> a.shape
(1L, 2L, 2L)

这里返回的元组表示3个维度各包含的元素的个数。
所谓元素,在一维时就是元素的个数,二维时表示行数和列数,三维时a.shape【0】表示创建的块数,a.shape【1】和a.shape【2】表示每一块(每一块都是二维的)的行数和列数,举个例子:

>>> a=np.ones([2,2,3])#创建两个2行3列的数组(矩阵)
>>> a
array([[[ 1., 1., 1.],
    [ 1., 1., 1.]],
 
    [[ 1., 1., 1.],
    [ 1., 1., 1.]]])

总结:使用np.array()创建数组时,

一维的可以直接np.array([1,2,3])或者np.array((1,2,3)),输出(print)时是:

>>> print a
[1 2 3]

外面有一个[]包裹;

二维的要使用np.array([[1,2,3],[1,2,3]]),用一个()和一个[]把要输入的list包裹起来,输出(print)时是

>>> print a
[[1 2 3]
 [1 2 3]]

外面有两个[]包裹;

三维的要使用np.array([[[1,2,3],[1,2,3]]]),用一个()和两个[]把要输入的list包裹起来,输出(print)时是

>>> print a
[[[1 2 3]
 [1 2 3]]]

外面有三个[]包裹;

对于更高维的情况以后再研究

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