python中如何查看数组的shape

在Python中，你可以使用NumPy库来查看数组的shape，即数组的维度和大小。以下是如何操作的：

1. **对于一维数组**[^2]:

   a1 = np.array([1,2,3]) # 一维数组
   print(a1.shape) # 输出：(3,) 这表示这是一个长度为3的一维数组

2. **对于二维数组**:

   a2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 二维数组
   print(a2.shape) # 输出：(2, 3) 这表示它有两行三列

3. **对于多维数组（如三维数组）**:

   a3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) # 三维数组
   print(a3.shape) # 输出：(1, 2, 3) 这意味着它有一个元素，这个元素是个2x3的矩阵

通过`shape`属性，你可以快速了解数组的数据结构。如果你需要只获取行数或列数，可以直接访问索引`[0]`或`[1]`，对应于行数和列数。

相关问题

python二维数组shape

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来处理二维数组。对于二维数组，可以使用 shape 属性来获取其形状，即行数和列数。

示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个 3 行 4 列的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8],
                [9, 10, 11, 12]])

# 获取二维数组的形状
shape = arr.shape
print(shape)  # 输出 (3, 4)，即 3 行 4 列

在上面的示例代码中，我们使用 NumPy 库创建了一个 3 行 4 列的二维数组，然后使用 shape 属性获取了其形状，输出结果为 (3, 4)，即 3 行 4 列。

python怎么查看数组维度

可以使用numpy库中的shape属性来查看数组的维度。示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)  # 输出(2, 3)，表示该数组有2行3列

其中，`arr.shape`返回一个元组，包含数组每个维度的大小。在示例中，`(2, 3)`表示该数组有2行3列。如果数组是一维的，`arr.shape`返回一个整数，表示该数组的长度。