python中shape
时间: 2023-11-06 14:32:12 浏览: 53
在Python中,shape是一个用于获取数组或矩阵的维度信息的方法。在NumPy库中,可以使用shape属性来获取数组或矩阵的维度信息。例如:
```python
import numpy as np
# 定义一个数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 获取数组的维度信息
print(arr.shape)
```
输出结果为:
```
(2, 3)
```
这里的shape属性返回了一个元组,元组中包含了数组的维度信息。对于这个例子中的数组,其维度信息为(2, 3),即有两行三列。需要注意的是,shape属性只能用于获取数组或矩阵的维度信息,而不能用于修改维度信息。如果需要修改维度信息,可以使用reshape()方法。
相关问题
Python中shape
在Python中,shape是一个用于获取数组或矩阵的维度信息的方法。在NumPy库中,可以使用shape属性来获取数组或矩阵的维度信息。例如:
```python
import numpy as np
# 定义一个数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 获取数组的维度信息
print(arr.shape)
```
输出结果为:
```
(2, 3)
```
这里的shape属性返回了一个元组,元组中包含了数组的维度信息。对于这个例子中的数组,其维度信息为(2, 3),即有两行三列。需要注意的是,shape属性只能用于获取数组或矩阵的维度信息,而不能用于修改维度信息。如果需要修改维度信息,可以使用reshape()方法。
Python中shape用法
在Python中,shape()是NumPy和Pandas等数据处理库中的方法,用于获取数组或数据框的形状信息。
在NumPy中,shape()方法用于获取数组的形状信息,即数组的每个维度的长度。语法如下:
```
numpy.ndarray.shape
```
示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape) # 输出(2, 3)
```
上述代码中,arr为一个二维数组,shape属性返回(2, 3),表示该数组有2行3列。
在Pandas中,shape()方法用于获取数据框的形状信息,即数据框的行数和列数。语法如下:
```
pandas.DataFrame.shape
```
示例代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df.shape) # 输出(3, 2)
```
上述代码中,df为一个数据框,shape属性返回(3, 2),表示该数据框有3行2列。
总之,shape()方法可以很方便地获取数组或数据框的形状信息,帮助我们更加方便地进行数据处理和分析。