python中shape的用法
在Python中，shape是一个用于获取数组或矩阵的维度的属性或函数。它可以提供有关数组或矩阵大小和形状的有用信息。下面将详细介绍shape的用法。
1. shape作为属性：
在NumPy库中，shape是一个数组的属性，用于获取数组的形状。可以通过以下方式获取数组的形状：
python获取数组长度
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)
```
输出：
```
(2,3)
```
这是一个包含两个元素的元组，其中第一个元素表示数组的行数，第二个元素表示数组的列数。
2. shape作为函数：
在一些库中，如PyTorch和TensorFlow，在张量上使用shape作为函数而不是属性。它将返回一个表示张量形状的元组。以下是一个使用shape函数的示例：
```python
import torch
x = sor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x.shape)
```
输出：
```
torch.Size([2, 3])
```
在这个示例中，shape函数返回一个torch.Size对象，包含了张量的形状信息。
3.多维数组的形状：
shape可以用于多维数组。如果数组是二维的，shape将返回一个具有两个元素的元组，其中第一个元素是行数，第二个元素是列数。如果数组是多维的，shape将返回一个具有多个
元素的元组，其中每个元素表示数组在相应维度上的大小。以下是一个示例：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(arr.shape)
```
输出：
```
(2,2,3)
```
这个例子中的数组是一个3维数组，它有2个平面，每个平面有2行和3列。

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