np.array.shape
时间: 2023-10-20 12:06:00 浏览: 47
np.array.shape是一个返回数组维度的属性,它返回一个元组,包含各个维度的大小。举个例子,对于一个一维数组p1,其shape为(3, ),表示这个数组有3个元素。对于一个二维数组p2,其shape为(2, 1),表示这个数组有2行1列。对于一个三维数组p3,其shape为(3, 2, 2),表示这个数组有3个深度,每个深度下有2行2列。对于一个四维数组p4,其shape为(3, 1, 1, 2),表示这个数组有3个深度,每个深度下有1行1列,每个元素有2个值。因此,np.array.shape可以帮助我们理解数组在不同维度上的大小。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于Numpy数组中属性shape的理解](https://blog.csdn.net/yy0722a/article/details/113250493)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [numpy.array 的shape属性理解](https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/79384435)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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