numpy 返回数组的行列数
时间: 2023-10-14 18:06:31 浏览: 45
可以使用 `shape` 属性来获取一个 `numpy` 数组的行列数,如下所示:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
rows, cols = arr.shape
print(f"Number of rows: {rows}")
print(f"Number of columns: {cols}")
```
输出结果为:
```
Number of rows: 3
Number of columns: 3
```
在上面的代码中,我们使用 `shape` 属性来获取数组 `arr` 的行列数,并将它们分别赋值给 `rows` 和 `cols` 变量。然后,我们打印这两个变量的值。
相关问题
数组行列转换python
在Python中,可以使用NumPy库来进行数组的行列转换。NumPy是一个强大的数值计算库,提供了高效的数组操作和数学函数。
要进行数组的行列转换,可以使用NumPy中的transpose函数。该函数可以接受一个数组作为参数,并返回其转置后的数组。
下面是一个示例代码,演示了如何进行数组的行列转换:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 转置数组
transposed_arr = np.transpose(arr)
print("原始数组:")
print(arr)
print("转置后的数组:")
print(transposed_arr)
```
运行以上代码,输出结果如下:
```
原始数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
转置后的数组:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
```
python数组行列交换
在Python中,我们可以使用NumPy库来进行数组的行和列交换。NumPy提供了方便的方法来处理大型矩阵和数组操作。如果你有一个二维数组(即矩阵),你可以使用`numpy.transpose()`函数来交换行和列。这个函数接受一个数组作为参数,并返回一个新的数组,其中原数组的行变成列,列变成行。
例如,假设你有一个名为`arr`的二维数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
```
交换行和列后的新数组为:
```python
transposed_arr = np.transpose(arr)
```
现在`transposed_arr`就是原始数组的转置,即:
```
array([[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]])
```
如果你想要在原地交换,不创建新数组,可以使用切片操作,但请注意这通常不会改变原始数组:
```python
arr[[0, 1, 2], [0, 2, 1]] = arr[[0, 2, 1], [0, 1, 2]]
```