如何查看np.array的形状
时间: 2023-11-23 10:58:02 浏览: 33
要查看np.array的形状,可以使用numpy库中的shape属性。该属性返回一个元组,其中包含数组的每个维度的大小。以下是一个例子:
```python
import numpy as np
# 创建一个3x4的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
# 查看数组的形状
print(arr.shape) # 输出:(3, 4)
```
在上面的例子中,我们首先使用np.array()函数创建了一个3x4的二维数组,然后使用shape属性查看了该数组的形状,输出结果为(3, 4)。这表示该数组有3行和4列。
相关问题
如何查看np.array的维度
可以使用`ndim`函数来查看`np.array`的维度,例如:
```python
import numpy as np
nparray = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(nparray.ndim) # 输出:2
```
这里的`nparray`是一个二维数组,因此`ndim`函数返回的结果是2,即二维。
--相关问题--:
1. 如何查看`np.array`的形状?
2. 如何修改`np.array`的形状?
3. 如何查看`np.
np.array与np.ndarry
np.array()和np.ndarray()都是用于创建NumPy数组的函数,但它们有一些细微的区别。
首先,np.array()是一个函数,用于将输入转换为NumPy数组。它可以接受任何序列型的输入,包括元组、列表和数组。np.array()还可以指定创建的数组的数据类型,默认情况下根据输入的数据类型进行推断。简单示例中的arr01和arr02都是通过np.array()函数创建的,其中arr01的数据类型是int32,arr02的数据类型是float64。
而np.ndarray()是一个类,用于创建NumPy数组对象。与np.array()不同,np.ndarray()需要提供一个shape参数来指定数组的形状,还可以指定数据类型。np.ndarray()还可以通过dtype参数指定数组的数据类型。
另外,np.asarray()和np.array()在功能上是相似的,都可以用于创建NumPy数组。但是,np.asarray()函数返回一个输入数组的视图(view),如果输入数组已经是一个NumPy数组,则不会创建新的数组对象。而np.array()函数总是返回一个新的数组对象。
综上所述,np.array()和np.ndarray()都可以用于创建NumPy数组,但它们的用法和功能略有不同。np.array()是一个函数,用于将输入转换为数组,而np.ndarray()是一个类,用于创建数组对象。np.asarray()函数与np.array()函数相似,但返回的是输入数组的视图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy.array()详解 、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别](https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/89047893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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