jupyter notebook 数组维度
时间: 2023-09-03 10:08:30 浏览: 93
在 Jupyter Notebook 中,你可以使用 NumPy 库来创建和操作多维数组。数组的维度可以通过其形状属性来确定。例如,一个形状为 (3, 4) 的数组有两个维度,第一个维度的大小为 3,第二个维度的大小为 4。你可以使用 NumPy 的 ndim 属性来获取数组的维度数量,使用 shape 属性来获取数组的形状信息。
相关问题
jupyternotebook怎么查看数据维度
在 Jupyter Notebook 中,你可以使用 Python 的 numpy 或 pandas 库来查看数据的维度。
使用 numpy 库:
```python
import numpy as np
# 假设你的数据存储在一个名为 data 的 numpy 数组中
print(data.shape)
```
其中,`data.shape` 返回一个元组,包含数据的维度信息,例如 `(行数, 列数)`。
使用 pandas 库:
```python
import pandas as pd
# 假设你的数据存储在一个名为 df 的 pandas DataFrame 中
print(df.shape)
```
同样地,`df.shape` 返回一个元组,包含 DataFrame 的维度信息,例如 `(行数, 列数)`。
无论是 numpy 还是 pandas,都可以通过 `shape` 属性轻松查看数据的维度。
jupyter notebook使用ndim查看数据
在Jupyter Notebook中,可以使用`ndim`属性来查看数据的维度。`ndim`返回一个整数,表示数据的维度数。
下面是使用`ndim`查看数据维度的示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 查看数据的维度
print(data.ndim)
```
输出结果为:
```
2
```
这表示`data`是一个二维数组。通过调用`ndim`属性,我们可以得知数据的维度。