Python 矩阵维度

原创于 2019-04-02 09:42:58 发布 · 9.4k 阅读

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本文介绍了如何使用numpy库创建一维和二维数组，并详细解释了数组的shape属性。通过实例展示了不同维度列表转化为np.array后的shape表现形式，以及转置操作的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

shape是np.array的属性，列表没有shape属性。

>>> a=[[1,2,3]]
>>> a.shape
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

数组是通过np.array()内的多维列表产生的。

1. 一维数组 / 向量（由一维列表产生）

>>> import numpy as np
>>> a=[1,2,3]
>>> b=np.array(a)
>>> b
array([1, 2, 3])
>>> b.shape
(3,)

>>> b.transpose()
array([1, 2, 3])
>>> b.shape
(3,)

2. 二维数组（列表内嵌套一个列表）

>>> a=[[1,2,3]]
>>> np.array(a)
array([[1, 2, 3]])

>>> b=np.array(a)
>>> b.shape
(1, 3)

>>> b.transpose()
array([[1],
       [2],
       [3]])

3. 二维数组（列表内嵌套多个列表）

>>> a=[[1,2,3],[4,5,6]]
>>> b=np.array(a)

>>> b
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
       
>>> b.shape
(2, 3)

>>> b.transpose()
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])