【Python入门第四十五天】Python丨NumPy 数组形状

最新推荐文章于 2024-12-20 21:04:20 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-20 21:04:20 发布 · 577 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#numpy #python #开发语言 #数组形状

本文介绍了Python NumPy库中数组的形状概念，包括如何获取数组形状以及形状元组的含义。通过实例展示了如何利用shape属性查看2-D数组和多维数组的形状，以及解释了形状元组中每个索引的数值代表对应维度的元素数量。

数组的形状

数组的形状是每个维中元素的数量。

获取数组的形状

NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。

实例

打印 2-D 数组的形状：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5,
最低0.47元/天 解锁文章
100天精通Python（数据分析篇）——第50天：numpy进阶（数组操作、常用方法）
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
08-08 13万+
一、数组操作 1. 查看数据形状 2. 修改数组形状 3. 数组和数的计算 4. 数组和数组的计算 5. 数组中的转置 6. 数组的拼接 7. 数组的行列交换 8. 数组中的clip(裁剪) 9. 数组中数值的修改 二、numpy常用方法 1. 小技巧 2. 生成随机数 3. 注意点copy和view.........
【Python numpy】创建Ndarray数组对象
m0_62599305的博客
10-21 2005
NumPy（Numerical Python）是Python科学计算中一个重要的库，它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）和丰富的数学函数，使得科学计算和数据分析更加便捷和高效。NumPy的核心是ndarray，这是一个多维数组对象，用于存储和操作大量数据。本文将介绍如何创建ndarray数组对象，为你提供一个入门到NumPy的基础。参数说明：object：可以是Python列表、元组、其他序列对象，或者其他支持数组接口的对象。这是创建数组的输入数据。
Python numpy，数组的形状(shape属性)，多维数组
houyanhua1的专栏
02-18 2万+
  demo.py（shape形状，reshape改变形状，多维数组）： # coding=utf-8 import numpy as np # shape属性(形状) t1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组 print(t1.shape) # (5,) 5个元素 t2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ...
Python科学计算之Numpy数组形状与连接
小叮当的博客
09-25 421
文章目录数组的形状数组的连接 数组的形状 shape形状函数 #构建一个一维数组 import numpy as np a = np.arange(0,10) reshape函数 Tips：数组可以通过shape/reshape改变自身的形状，但无法改变大小。 新增加一个维度 矩阵的转置 Tips：转置a矩阵自身不会变换 数组的连接 concatenate连接函数 按维度拼接（默认axis=0） 数组降维（拉平） ...
Numpy 简单教程（二）数组的形状（shape）操作
超级超级小天才的博客
08-15 3837
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：数组的形状
zhangqiqiyihao的博客
10-10 4366
数组的形状即这个数组有几行几列 shape函数查看该数组的形状，输出为几行几列 import numpy as np t1=np.arange(12) print(t1) print(t1.shape) t2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(t2) print(t2.shape) t3=np.array([[[1,2],[3,4],[5,6]],[[7,8],[9,10],[11,12]]]) print(t3) print(t3.shape) 输出： [ 0 1
Python知识分享第三十一天-Numpy和Pnadas入门
最新发布
weixin_45423893的博客
12-20 603
【代码】Python知识分享第三十一天-Numpy和Pnadas入门。
Python之Numpy系列详细教程【从零到入门】 -- 第二章 Numpy基本操作
hhladminhhl的博客
10-20 1025
1. 生成数组的方法 1.1 生成0和1的数组 np.ones(shape, dtype) 生成结果都是1的数组 shape： 数组形状维度 dtype： 数组类型 np.ones_like(a, dtype) 生成结果都是1的数组，形状和a一致 a： ndarray对象 dtype： 数组类型 np.zeros(shape, dtype) 生成结果都是0的数组 np.zeros_like(a, dtype) 生成结果都是0的数组 举例
Python快速入门Numpy库
one_bad_day的博客
02-05 1810
本期文章重点讲解Python中的Numpy库，主要涉及Numpy库的基础操作，带你快速入门Numpy库。
Numpy——2.数组的形状
m0_51474171的博客
07-05 525
shape和reshape
Numpy
南城以北的博客
01-14 1108
Numpy Numpy数组的属性 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr) print('dim:', arr.ndim) # 查看arr数组的维度 print('shape:', arr.shape) # 查看arr数组的形状，即几行几列 print('size:', arr.size) # 查看arr数组共有多少个元素 print('type:', arr.dtype) # 查看arr数组中的元素是什么类型
numpy数组02-数组的形状
weixin_47702917的博客
12-29 1590
通过数组.shape查看数组的形状1）对于一个一维数组输出结果如下所示：对于一维数组来说，12代表元素的个数。2）对于一个二维数组输出结果如下所示：其中：2代表行数，3代表列数。3）对于一个3维数组：创建一个n维数组，则列表最外层的【】数为n输出结果如下：3维数组的shape可以理解为：第一个2表示块，整个数组被分为两部分；第二个2表示每部分的行；3表示每部分的列。
Numpy数组的形状
harryxia2014的博客
01-04 646
import numpy as np #生成以1为中心，两边正负1的四行五列数组 stock_change=np.random.normal(1,1,(4,5)) stock_change #不进行行列互换，产生新变量 stock_change.reshape(5,4) #进行行列互换，对原值进行更改 stock_change.resize(5,4) #变换成，-1表示行不定，2列 stock_change.reshape([-1,2]) #T行列互换（数据与形状） stock_change..
【Python】数据分析.numpy.数组的创建、形状、计算基础
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
05-10 2601
Python----数据分析-numpy.数组的创建、形状、计算 一、数组的创建 在python中，numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 创建ndarray数组函数： 1.ndarray：N维数组对象（矩阵），所有元素必须是相同类型。 2.ndarray属性： ndim 维度个数； shape 各维度
python numpy 如何获取和更改数组（array）的形状、维数-shape&reshape
热门推荐
Reach Higher
02-05 2万+
主要用到shape, reshape函数我们先搞清np.ndarrayd数组的特点import numpy as np ex = np.arange(0,12,1) ex # 括号里的0可以省略，也可以换成其他起始数，1是步长。运行上述代码，我们 # 发现ex只是一个序列并没有维数（形状）上的特征 >>> array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,
小计np.array形状判断错误
MiaLove
07-01 297
本以为shape应该是（3,3），实际上应该是（9,2） centers = np.array([[i, j] for i in range(3) for j in range(3)]) 输出： [[0 0] [0 1] [0 2] [1 0] [1 1] [1 2] [2 0] [2 1] [2 2]] ...
Numpy- array属性、改变形状函数、基本运算
杨老师的小跟班(*∩_∩*)
07-13 715
Numpy -array属性、改变形状函数（reshape()、ravel()、属性flat、转置transpose）、基本运算
numpy库数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度
weixin_36670529的博客
04-07 6628
import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型：",a1.dtype) #打印数组元素数据类型 print("数组元素总数：",a1.size) #打印数组尺寸，即数组元素总数 print("数组形状：",a1.shape) #.
列表（list）、数组（numpy）、张量（tensor）、元组各自怎样查看形状
QT-Smile
03-05 5546
列表（list）、数组（numpy）、张量（tensor）、元组各自怎样查看形状
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值