numpy中的shape的用法二

最新推荐文章于 2023-07-14 17:52:21 发布
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本文介绍了numpy库中创建和操作数组的方法，包括一维、二维及三维数组的表示。通过实例展示了`np.array()`函数的使用，以及`np.shape()`函数获取数组形状的功能。深入理解这些基础知识对于进行高效的数值计算至关重要。

b = [1,2,3]
a = np.array(b)
print(a)
np.shape(a)

输出为：
[1 2 3]
(3,)

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

输出为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3）

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

输出为：

[[[1 2 3]
  [4 5 6]]]
(1, 2, 3)
笔记：对numpy中shape的理解
by_study的博客
03-28 5万+
环境：Windows， Python2.7 一维情况： >>> import numpy as np >>> a = np.array([2,3,33]) >>> a array([ 2 3 33 ]) >>> print a [ 2 3 33 ] >>> a.shape (3, ) 一维情况
Numpy之shape
qq_37385726的博客
08-14 1699
  目录 代码 输出 代码 import numpy as np #1X4的矩阵 a=np.array([[1,1,1,0]]) print(a.shape) #4X1的矩阵 b=np.array([[1],[2],[3],[4]]) print(b.shape) #几乎不能叫矩阵，因为.shape输出的是元素的个数 c=np.array([1,2,3,4]) print(c....
A.shape[0]和A.shape[1]
libo99999的博客
07-14 876
A.shape[0]和A.shape[1]分别代表矩阵A的行数和列数。
Python之numpy的shape函数
Tql_yy的博客
07-29 1704
转载自http://jingyan.baidu.com/article/a24b33cd5c90b319fe002b9e.html shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解，我们还是用各种例子来说明他的用法：
Numpy中的shape、reshape函数
冷月无声的博客
05-05 2万+
shape函数可以了解数组的结构；reshape()函数改变数组的结构。 目录 1 shape()函数 2reshape()函数 1 shape()函数 读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组tuple，表示数组（矩阵）的维度/ 形状，例子如下： w...
npy格式的文件生成图像展示
qq_40723205的博客
11-25 2034
import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt image = np.load("/root/userfolder/Dataset/LR_T1_T_3X_29.npy") for i in range(0,image.shape[0]): plt.imshow(image[i,:,:]) cv2.imwrite(str(i)+".png",image[i,:,:]) plt.show() 【注意】pyt.
《手把手陪您学Python》49——数组的shape属性
mnpy2019的博客
04-19 6545
在上一篇《手把手陪您学Python》48——数组的生成方法1中，我们学习了array()、arange()以及linspace()三种生成数组的方法，并且了解了数组是使用嵌套列表的方式进行表示的。 今天，我们将会学习数组的shape属性，并更深入地了解数组特别是多维数组的表示方式。 1、shape属性 数组的shape属性就如同它的名字一样，反映的是数组的“形状”。 对于一维数组，反映的是一个维度上的元素数量，类似“长度”； 对于二维数组，反映的是两个维度上分别的元素数量，类似“长度”和“宽度”；
Numpy中的shape函数的用法详解
QHLJWM的博客
12-07 8807
shape函数用法
np.shape[0],np.shape[1]
yaskx的博客
03-21 7287
数组中的shape的用法，有一个我们经常迷糊的用法，就是np.shape[0],np.shape[1]，到底是什么，下面我们来举例讲解。 首先： np.shape【0】：为第一维度的长度 np.shape【1】：为第二维度的长度 np.shape【2】：为第三维度的长度 ......以此类推 例1： b = [1,2,3] a = np.array(b) print(a) a.shape[0] 输出为：3（个元素） 例2： b = [[1,2,3],[4,5,6]] a = np.ar
numpy.shape()函数
tumantou2hao的博客
03-07 1万+
参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_Cat123/article/details/78841747 shape() 查看或数组的维数 shape函数返回list，array,matrix等的一维和二维长度值。 1）list列表 列表只有一维，二维为0 import numpy as np a = [1,2,3] print(np.shape(a)) 输出结果：(3,)...
Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]分别是什么意思（附代码）
wzk4869的博客
07-27 9万+
Python中的shape[0]、shape[1]和shape[-1]分别是什么意思（附代码）
python: numpy--函数 shape用法
xingchengmeng的博客
03-17 10万+
shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。 举例说明： 建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为（3，3），表示3行3列 >>> e = eye(3) >>> e array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> e.
关于NumPy中的shape函数
weixin_44561567的博客
03-09 504
关于NumPy中的shape函数 numpy创建的数组具有一个shape属性，记录数组的行列信息。 import numpy as np X = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(X.shape) 输出结果为数据的行列格式 （2,3） X.shape[0]和X[0].shape的区别在于，X.shape[0]是shape本身的第一个数据，即数组的行信息。X[0].shape中，X[0]是X的子数组，X[0].shape就是子数组的信息。` i
Python numpy函数：shape用法
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shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 shape的输入参数可以是一个整数（表示维度），也可以是一个矩阵。以下例子可能会好理解一些： （1）参数是一个数时，返回空： （2）参数是一维矩阵： （3）参数是二维矩阵： （4）直接用.shape可以快速读取矩阵的形状
numpy shape函数
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shape函数返回list，array,matrix等的一维和二维长度值。 1）list列表 列表只有一维，二维为0>>> a = [1,2,3] >>> np.shape(a) (3,)上面是一维列表，长度是3 值得注意的是，列表是没有shape函数的，如下：>>> a.shape[0] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#
numpy函数：shape[]的用法
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**shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。 shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度 shape[1]就是读取矩阵第二维度的长度 ...
python中shape[0],shape[1]的理解
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03-30 6600
shape[0]理解为第一维，shape[1]理解为第二维，同理还有shape[2]、shape[3]等等 。 举个栗子就是：a=array( [ [ [1,2,3] , [4,5,6] ] ] )，这是个三维数组，a.shape[0]=1, a.shape[1]=2, a.shape[2]=3 from numpy import * a=array( [ [ [1,2,3] , [4,5,6] ] ] ) a.shape[0] 1 a.shape[1] 2 a.shape[2] 3 ...
shape (0,) 是什么意思
qq_23366365的博客
04-06 1万+
答：意思是这是一个一维数组，并且数组中元素的个数为0，可以理解为[ ]。 在numpy中，numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。 ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中，表示数组的“行数”和“列数”。 ndarray.shape返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性。 例如，shape (2,) ...
numpy中shape
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08-12
在 NumPy 中，`shape` 是 `numpy.ndarray` 对象的一个属性，用于表示数组的形状，即数组在各个维度上的大小。其返回值是一个元组（tuple），元组中的每个元素表示对应维度的长度。 对于不同维度的数组，`shape` 的表现形式如下： - 一维数组：返回一个包含单个元素的元组，表示该数组中元素的数量。例如一个包含 12 个元素的一维数组 `arr1`，其 `arr1.shape` 为 `(12,)`[^1]。 - 二维数组：返回一个两个元素的元组，第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。例如一个由 4 个一维数组组成，每个一维数组有 3 个元素的二维数组 `arr2`，其 `arr2.shape` 为 `(4, 3)`[^1]。 - 三维数组：返回一个三个元素的元组，分别表示三维数组中二维数组的数量、每个二维数组中的行数以及每行中的元素个数。例如一个由 1 个二维数组组成，该二维数组包含 4 行、每行有 3 个元素的三维数组 `arr3`，其 `arr3.shape` 为 `(1, 4, 3)`。 `shape` 属性不仅可以整体查看数组的形状，还可以通过索引访问特定维度的长度，例如 `shape[0]` 表示第一维度的长度，`shape[1]` 表示第二维度的长度，依此类推。例如，对于一个二维数组 `y`，`y.shape[0]` 表示行数，`y.shape[1]` 表示列数[^3]。 除了直接使用 `shape` 属性外，还可以通过 `numpy.shape()` 函数来获取数组的形状。该函数的输入参数可以是一个数组或矩阵，也可以是一个整数表示维度。例如： - 对于一个一维数组 `[1]`，`numpy.shape([1])` 返回 `(1L,)`。 - 对于一个二维数组 `[[1], [2]]`，`numpy.shape([[1], [2]])` 返回 `(2L, 1L)`。 - 对于一个单独的数字 `3`，`numpy.shape(3)` 返回空元组 `()`[^2]。 此外，还可以将 `shape` 作为矩阵的方法调用。例如，创建一个 3x3 的单位矩阵 `e`，然后通过 `e.shape` 获取其形状 `(3L, 3L)`，或者通过 `e.shape[0]` 获取第一维度的长度 `3L`[^2]。 ### 示例代码 ```python import numpy as np # 创建一维数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) print("arr1.shape:", arr1.shape) # 输出 (12,) # 创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) print("arr2.shape:", arr2.shape) # 输出 (4, 3) # 创建三维数组 arr3 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) print("arr3.shape:", arr3.shape) # 输出 (1, 4, 3) # 使用 shape 获取特定维度的长度 print("arr2.shape[0]:", arr2.shape[0]) # 输出 4 print("arr2.shape[1]:", arr2.shape[1]) # 输出 3 # 使用 numpy.shape() 函数 print("np.shape([1]):", np.shape([1])) # 输出 (1,) print("np.shape([[1], [2]]):", np.shape([[1], [2]])) # 输出 (2, 1) print("np.shape(3):", np.shape(3)) # 输出 () # 创建单位矩阵并获取其形状 e = np.eye(3) print("e.shape:", e.shape) # 输出 (3, 3) print("e.shape[0]:", e.shape[0]) # 输出 3 ```
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