python如何不用numpy显示数组的维度

在Python中，如果不使用Numpy库，可以使用内置的`len()`函数来获取数组（列表）的维度信息。如果数组是一个多维数组，可以通过递归的方式来获取其维度。以下是一个简单的示例，展示如何定义一个递归函数来计算列表的维度：

def get_dimensions(arr):
    # 如果arr不是列表，那么它就是一个一维数组
    if not isinstance(arr, list):
        return 1
    # 否则，递归计算子列表的维度
    return 1 + max(get_dimensions(sublist) for sublist in arr if isinstance(sublist, list))

# 示例使用
array_1d = [1, 2, 3]
array_2d = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
array_3d = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]

print("一维数组的维度:", get_dimensions(array_1d))
print("二维数组的维度:", get_dimensions(array_2d))
print("三维数组的维度:", get_dimensions(array_3d))

这个函数会返回一个整数，表示数组的维度。需要注意的是，这种方法假设列表是规则的，即所有子列表的长度相同。如果列表是不规则的，那么这个函数可能不能正确地返回数组的维度。

相关问题

如何改变numpy的数组维度

可以使用`reshape`函数来改变numpy数组的维度。该函数接受一个表示新维度的元组作为参数，返回一个具有新维度的新数组，原数组不会被改变。

例如，将一个一维数组转换为二维数组：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = a.reshape((2, 3))
print(b)

输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

将一个三维数组转换为二维数组：

import numpy as np

a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
b = a.reshape((2, 4))
print(b)

输出：

[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

获取Numpy中数组的维度，python代码

要获取Numpy数组的维度，可以使用`ndarray.ndim`属性，其中`ndarray`是Numpy数组的变量名。例如：

import numpy as np

# 创建一个2x3的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取数组的维度
dim = a.ndim
print(dim)  # 输出: 2

这样，变量`dim`就储存了数组`a`的维度。

你也可以使用`shape`属性获取数组的形状，它返回一个元组，表示数组在每个维度上的大小。例如：

import numpy as np

# 创建一个2x3的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取数组的形状
shape = a.shape
print(shape)  # 输出: (2, 3)

在这个例子中，变量`shape`储存了一个元组，表示数组`a`有2行3列。