Pythonnumpy函数：shape⽤法
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：
shape的输⼊参数可以是⼀个整数（表⽰维度），也可以是⼀个矩阵。以下例⼦可能会好理解⼀些：
（1）参数是⼀个数时，返回空：
（2）参数是⼀维矩阵：
（3）参数是⼆维矩阵：
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：
>>> s([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
python获取数组长度
>>> 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

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。