python查看numpy数组形状

你可以使用NumPy库中的`shape`属性来查看一个NumPy数组的形状。下面是一个示例代码：

import numpy as np

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

运行这段代码，你将会得到输出结果`(2, 3)`，其中第一个数字表示数组的行数，第二个数字表示数组的列数。

相关问题

python自定义numpy数组

要自定义一个numpy数组，需要使用numpy库中的ndarray类。以下是一个简单的示例：

import numpy as np

# 创建一个自定义的2x3的numpy数组
my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 输出数组
print(my_array)

运行结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

你可以使用ndarray类的各种方法和属性来操作自定义的numpy数组，如修改数组的维度、形状、元素等。

python清空numpy数组、

你可以使用 `numpy.zeros()` 函数创建一个全为零的数组，以实现清空 numpy 数组的效果。例如：

import numpy as np

# 创建一个形状为 (2, 3) 的 numpy 数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数组清空（全部赋值为零）
a.fill(0)

# 打印清空后的数组
print(a)

输出：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]

另外，你也可以使用 `numpy.empty()` 函数创建一个未初始化的数组，但需要注意的是，这个数组的内容是随机的，不一定都是零。如果需要清空数组，还是建议使用 `numpy.zeros()` 函数。