python中shape函数的用法
时间: 2023-06-12 15:05:38 浏览: 188
在 Python 中,shape() 函数通常用于获取数组或矩阵的形状或维度信息。它返回一个元组,其中包含数组或矩阵的维度信息。
示例:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)
# 输出结果为 (2, 3)
```
在上面的例子中,我们使用 Numpy 模块创建了一个包含两行三列的数组,并使用 shape() 函数获取其形状信息。
shape() 函数也可以用于获取其他数据结构的形状信息,例如 Pandas 的 DataFrame 和 Series,以及 TensorFlow 和 PyTorch 中的张量等。
相关问题
python shape函数用法
Python中的数组可以使用多种方式表示,最常见的是使用列表(list)来表示。例如,可以使用以下方式创建一个整数类型的数组:
```python
my_array = [1, 2, 3, 4, 5]
```
这里,`my_array` 是一个包含5个整数元素的列表。你可以通过索引来访问特定位置的元素,例如 `my_array` 可以访问第一个元素,其值为1。
除了列表外,还可以使用NumPy库中的数组来进行更高级的数值计算。NumPy数组提供了更丰富的功能和效率。要使用NumPy数组,你需要先安装NumPy库,然后导入它。以下是一个使用NumPy数组的示例:
```python
import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
```
现在,`my_array` 是一个NumPy数组,你可以使用NumPy提供的函数和方法来执行各种操作。
Python中shape的使用方法
在Python中,shape函数通常用于获取NumPy数组的形状。下面是shape函数的用法:
首先,需要导入NumPy库:
```python
import numpy as np
```
然后,创建一个NumPy数组:
```python
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
```
这个数组的形状是2行3列,可以使用shape函数获取该数组的形状:
```python
print(arr.shape)
```
输出结果为:
```python
(2, 3)
```
这意味着该数组有2行和3列。
shape函数还可以用于更改数组的形状。例如,将一个形状为2行3列的数组转换为3行2列的数组:
```python
arr = arr.reshape((3, 2))
print(arr)
```
输出结果为:
```python
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
```
reshape函数可以接受一个元组作为参数,该元组指定将数组转换为的新形状。在这个例子中,我们将数组转换为3行2列的形状。