numpy基础——ndarray.shape

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#numpy

本文介绍了numpy中ndarray的shape属性，它返回数组的维度元组。shape可用于重塑数组，条件是元素总数不变。文中包含注意事项和实例解析。

numpy.ndarray.shape

ndarray.shape

Tuple of array dimensions.

获得数组维度的 tuple

Notes

May be used to “reshape” the array, as long as this would not require a change in the total number of elements

Examples

>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)
>>> y.shape = (3
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numpy ndarray 形状（shape）变换(reshape)变形
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ndarray.shape Tuple of array dimensions. x = np.array([1, 2, 3, 4]) print x.shape #(4, ) y = np.zeros((2, 3, 4)) y.shape #(2, 3, 4) y.shape = (3, 8) y #array([[ 0., 0., 0., 0....
python中numpy.ndarray.shape的用法
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08-16 5619
今天用到了shape，就顺便学习一下，这个shape的作用就是要把矩阵进行行列转换，请看下面的几个例子就明白了： >>> import numpy as np >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> x.shape (4,) >>> y = np.zeros([2,3,4]) &gt...
NumPy——Ndarray对象和数据类型
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NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。ndarray 内部由以下内容组成：一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。
精选资源
NumPy初学者指南.pdf
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NumPy数组的结构被称作ndarray，它是一个同质的n维数组。NumPy之所以特别适用于科学计算，是因为它在处理大量的同质数据时能够显著提高计算速度，降低内存消耗，并且提供了简洁的语法。 安装NumPy之后，我们可以...
科学计算工具numpy-ndarray的创建操作与数据类型（csdn）————程序.pdf
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`numpy` 是 Python 中用于科学计算的核心库，它提供了高性能的多维数组对象 `ndarray`，以及大量用于操作这些数组的函数。`ndarray` 是一个高效的数据结构，特别适合处理大型矩阵，它支持向量化操作，避免了使用 ...
numpy中的ndarray方法和属性详解
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numpy.array 的shape属性理解
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** 简介 ** numpy 创建的数组都有一个shape属性，它是一个元组，返回各个维度的维数。有时候我们可能需要知道某一维的特定维数。 二维情况 >>> import numpy as np >>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> print(y) [[1 2 3] [4 5 6]] >>> print(y.shape) (2, 3) >>> print(y.shape[0
【NumPy数组（ndarray）属性及其基本操作】
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数组的形状非常重要，数组形状的操作分为：就地变维，视图变维，副本变维三种，每种都有相应的函数可以实现操作。解释了这三种操作的不同，以及函数的用法。
Numpy 简单教程（二）数组的形状（shape）操作
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更过的Numpy教程连载内容：https://blog.csdn.net/qq_38962621/category_10302107.html Numpy数组的形状（shape）操作 首先，使用 ndarray.shape 可以返回数组的形状 改变Numpy数组形状的方法 以下的操作均不改变原数组，而是返回一个新的更改后的数组： ndarray.ravel(): 返回展平后的数组，按照一行跟这一行的方式展开。Numpy创建数组的一般方式也是按照先创建一个展平的数组然后按行变形成数组的形式，所以一般的rav
NumPy笔记：ndarray的属性（dtype,shape,ndim,size,itemsize）
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""" ndarray的属性（dtype,shape,ndim,size,itemsize） """ import numpy as np # 创建维度3x3的ndarray数组 data = np.array([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]) # 打印属性 print("形状：", data.shape) print("维...
矩阵形状的读取和改变ndarray.shape()方法
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D选项：执行a.shape=(3,2)得到[[1,2],[3,4],[5,6]]print("【显示】a.shape[0]=",a.shape[0])print("【显示】a.shape[1]=",a.shape[1])print("【显示】a.shape=",a.shape)print("【执行】a.shape=(3,2)")print("【显示】a=\n",a)print("【显示】a=\n",a)A选项：a.shape的值是(3,2)C选项：a.shape[1]的值是2。【Python-数据分析】
Numpy(1)—Numpy Ndarray对象、dtype、ndarray.ndim、ndarray.shape、ndarray.itemsize、
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Numpy之ndarray基础篇
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本资料全面覆盖了NumPy中ndarray索引的核心概念与实践技巧，包括基本索引、切片、步长控制、省略号用法、高级整数索引与布尔索引，并深入剖析了视图与副本的区别、内存布局原理及其对性能的影响，为使用者提供了坚实...
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