python中怎么查看numpy的大小

可以使用numpy库中的shape属性来查看numpy数组的大小，例如:

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.shape)

该代码将输出结果为：(2, 2)，即该numpy数组的大小为2行2列。

相关问题

用python中的numpy

NumPy是一个用于科学计算的Python库，它为Python提供了支持大型多维数组和矩阵运算的高级数学函数库。以下是使用NumPy进行基本操作的示例代码：

1. 创建数组

import numpy as np

# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)

# 创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2)

2. 数组的形状和大小

import numpy as np

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

# 获取数组的形状
print(arr.shape)

# 获取数组的大小
print(arr.size)

3. 数组的索引和切片

import numpy as np

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

# 获取数组中的值
print(arr[0])
print(arr[-1])

# 对数组进行切片
print(arr[1:3])
print(arr[:3])
print(arr[3:])

4. 数组的运算

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# 数组相加
print(arr1 + arr2)

# 数组相减
print(arr1 - arr2)

# 数组相乘
print(arr1 * arr2)

# 数组相除
print(arr1 / arr2)

以上是一些简单的NumPy操作示例，NumPy还有更多复杂的操作和函数，可以参考NumPy的官方文档进行学习和使用。

python中numpy常用函数

Python中的NumPy库是一个非常有用的科学计算库，它提供了许多常用函数用于处理数组和矩阵。以下是一些Python中NumPy常用函数的介绍：

1. numpy.array()：创建一个NumPy数组。可以传入一个列表或者元组作为参数，返回一个NumPy数组对象。

2. numpy.arange()：创建一个具有指定范围和步长的数组。可以设置起始值、结束值和步长，返回一个包含这个范围内所有值的NumPy数组。

3. numpy.zeros()：创建一个指定大小的全0数组。可以传入一个表示数组形状的元组或者整数作为参数，返回一个全0的NumPy数组。

4. numpy.ones()：创建一个指定大小的全1数组。与numpy.zeros()类似，可以传入一个表示数组形状的元组或者整数作为参数，返回一个全1的NumPy数组。

5. numpy.linspace()：在指定的范围内创建均匀间隔的数组。可以设置起始值、结束值和数组长度，返回一个包含指定范围内均匀间隔的元素的NumPy数组。

6. numpy.random.rand()：生成指定形状的随机数数组。可以传入一个表示数组形状的元组或者整数作为参数，返回一个包含指定形状的随机数的NumPy数组。

7. numpy.max()：返回数组中的最大值。可以传入一个NumPy数组作为参数，返回数组中的最大值。

8. numpy.min()：返回数组中的最小值。可以传入一个NumPy数组作为参数，返回数组中的最小值。

9. numpy.mean()：计算数组的平均值。可以传入一个NumPy数组作为参数，返回数组的平均值。

10. numpy.sum()：计算数组中所有元素的和。可以传入一个NumPy数组作为参数，返回数组中所有元素的和。

11. numpy.reshape()：改变数组的形状。可以传入一个表示新形状的元组作为参数，返回一个具有新形状的NumPy数组。

这些只是Python中NumPy库中常用函数的一部分，还有许多其他有用的函数可以用于数组和矩阵的操作。希望这些函数能对你有所帮助。