numpy基础——ndarray.shape

最新推荐文章于 2025-05-29 20:52:52 发布

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

Hello Word!

03-10

1万+

1，新建array （numpy.ndarray） import numpy as np # 手动填写一个 a=[[1,2],[2,3],[3,4]] a = np.array(a) # 随机生成一个 b = np.random.randint(0,10,(2, 3)) # 两行三列，元素从0到10 2，查看形状 print(a.shape) # (3, 2) 3，多种变形 ...

Python学习：Python numpy ndarray.shape以及ndarray.ndim问题

seanpnex的博客

07-24

821

Python numpy ndarray.shape问题以及ndarray.ndim问题 1. ndarray.dim 按我的理解，numpy里面的dimension定义特指嵌套的层数，而不是按照矩阵中dimension的定义计算，我一开始也非常困惑，看了知乎“张伊”大佬的回答才明白例： c=np.array( [1, 2, 3, 4] ) print('Dimension:'+str(c.ndim)) PS C:\Users\Yooooooooooooooooomu\Desktop\t

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[Python] numpy.ndarray.shape

arilx06604的专栏

03-23

368

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....

Numpy知识点

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【小白从小学Python、C、Java】【Python全国计算机等级考试】【Python数据分析考试必会题】 ● 标题与摘要 Python中读取矩阵的维度 ndarray.shape函数 ●选择题以下程序输出什么： import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a.shape) print(a.shape[0]) print(a.shape[1]) A (2,3) 2 3 B 2 3 2 3 C.

NumPy——Ndarray对象和数据类型

a_blade_of_grass的博客

05-16

1537

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。

NumPy初学者指南.pdf

09-20

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...

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所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的维数。 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象，有很多属性：T，data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsize,nbytes,ndim,shape,strides,...

NumPy数组—ndarray

weixin_50740560的博客

04-21

119

1、属性：ndim, shape, size, dtype, itemsize。2、数据转换：myarray.shape, myarray.astype。2、创建等差一维数组—arange函数和 linspace函数。例 np.arange(0, 1, 0.2)例 np.linspace(0, 1, 5)例 np.logspace(0, 1, 5)3、创建等比一维数组—logspace函数。(2) 全1数组—ones函数。(3) 对角阵—diag函数。（1）全0数组—zero函数。

numpy.array 的shape属性理解

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05-27

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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

04，ndarray 操作：形状 shape ，nd 计算，作用于每个元素，取特定值，取偶数，取值布尔原理

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1 ，nd 结构：几行几列 ( nd01.shape ) 代码： if __name__ == '__main__': nd01 = np.genfromtxt("world_alcohol.txt",skip_header=1,delimiter=",") res = nd01.shape print(res) ===================== (997, 5) 2 ，nd 计算：作用于每个元素 ( nd02 = nd01 + 1 ) nd 的计算不仅对一

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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

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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】

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python对数组的基本操作_Python——ndarray多维数组基本操作（1）

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好的，我知道了。关于Python对数组的基本操作，可以使用NumPy库中的ndarray（多维数组）进行处理。以下是一些常见的ndarray操作： 1. 创建数组使用np.array()函数创建数组，可以传入一个列表或元组。例如： ``` import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array((4, 5, 6)) print(a) # [1 2 3] print(b) # [4 5 6] ``` 2. 数组属性使用.shape查看数组的形状，.dtype查看数组元素的数据类型，.size查看数组元素的个数。例如： ``` import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) print(a.shape) # (3, 2) print(a.dtype) # int32 print(a.size) # 6 ``` 3. 数组切片使用数组索引或切片对数组进行访问。例如： ``` import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a[2]) # 3 print(a[1:4]) # [2 3 4] ``` 4. 数组运算可以使用+、-、*、/等运算符对数组进行运算。例如： ``` import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = a + b print(c) # [5 7 9] ``` 以上是一些基本的ndarray操作，希望对你有所帮助。