python如何获取多维数组的维数
时间: 2023-05-31 21:01:28 浏览: 93
可以使用numpy库中的ndim属性来获取多维数组的维数。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个3维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
# 获取数组的维数
dim = arr.ndim
# 输出数组的维数
print(dim) # 3
```
在上面的示例代码中,使用numpy库创建了一个3维数组arr,然后使用arr.ndim获取数组的维数,并将其输出。
相关问题
python获取数组维数
要获取Python中数组的维数(即数组的维度),你可以使用`numpy`库中的`shape`属性或`ndim`属性。这两种方法适用于多维数组。
首先,确保已经安装了`numpy`库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install numpy
```
接下来,导入`numpy`库并创建一个数组对象,然后使用`shape`属性或`ndim`属性来获取数组的维数。
下面是一个示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("二维数组的维数:", array_2d.ndim) # 输出:2
print("二维数组的形状:", array_2d.shape) # 输出:(2, 3)
# 创建一个三维数组
array_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print("三维数组的维数:", array_3d.ndim) # 输出:3
print("三维数组的形状:", array_3d.shape) # 输出:(2, 2, 2)
```
在上述示例中,`ndim`属性用于获取数组的维数,`shape`属性用于获取数组的形状。对于二维数组,形状是一个包含行数和列数的元组;对于三维数组,形状是一个包含各维度大小的元组。
希望这个例子能帮到你!如果你还有其他问题,请随时提问。
numpy多维数组维数
numpy是一个Python库,用于进行科学计算和数据分析。它提供了一个强大的多维数组对象,称为ndarray(N-dimensional array),用于存储和操作大量数据。
numpy多维数组的维数指的是数组的轴数或者维度数。在numpy中,数组可以是一维、二维、三维,甚至更高维度的。每个维度都可以包含任意数量的元素。
下面是numpy多维数组的一些常见维数:
1. 一维数组:也称为向量,只有一个轴。例如,[1, 2, 3, 4, 5]。
2. 二维数组:也称为矩阵,有两个轴。例如,[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]。
3. 三维数组:有三个轴。例如,[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]。
numpy的多维数组可以根据需要扩展到更高的维度。你可以使用ndarray.shape属性来获取数组的维度信息。
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