numpy数组形状参数
摘要：
1.numpy 数组的概念与作用 
2.numpy 数组的形状参数 
3.形状参数的取值范围与限制 
4.形状参数的实例与应用 
5.总结
正文：
1.numpy 数组的概念与作用
umpy 是一个 Python 库，它提供了一种高效的处理数值数据的方式。numpy 数组是该库的核心数据结构，可以看作是 Python 列表的扩展，具有更强大的功能和更高的性能。numpy 数组
主要用于数值计算、数据处理和数据分析等领域。
python 定义数组2.numpy 数组的形状参数
umpy 数组的形状参数是指数组在创建时所指定的维度和每个维度的大小。形状参数决定了数组的形状，从而影响了数组在内存中的存储方式和数据处理的效率。
3.形状参数的取值范围与限制
形状参数的取值范围是 0 到任意正整数。当形状参数为 0 时，表示该维度的大小为 1。需要注意的是，数组的所有维度之和必须小于等于系统允许的最大内存大小，否则会引发内存错误。
4.形状参数的实例与应用
以下是一些形状参数的实例：
- 实例 1：创建一个一维数组，长度为 5。 
  ```python 
  import numpy as np 
  a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
  ``` 
   
- 实例 2：创建一个二维数组，每行有 3 个元素，共 2 行。 
  ```python 
  import numpy as np 
  b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 
  ``` 
   
- 实例 3：创建一个三维数组，每层有 2x3 个元素。 
  ```python 
  import numpy as np 
  c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 
  ```
5.总结
umpy 数组的形状参数是定义数组维度和尺寸的重要元素。

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