python中数组维度
时间: 2024-05-01 16:20:43 浏览: 11
在Python中,数组的维度可以通过NumPy库来实现。NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库,其中包含了大量的数组和矩阵的操作函数。
在NumPy中,可以通过shape属性来获取数组的维度信息。shape属性返回的是一个元组,元组中的每个元素表示数组在该维度上的大小。
例如,对于一个二维数组a,可以使用a.shape来获取其维度信息,如下所示:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(a.shape) # 输出:(3, 2)
```
其中,a.shape返回的元组是(3, 2),表示a这个数组在第一维度上有3个元素,在第二维度上有2个元素。
对于多维数组,同样可以使用shape属性来获取其维度信息。例如,对于一个三维数组b,可以使用b.shape来获取其维度信息,如下所示:
```python
b = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]])
print(b.shape) # 输出:(3, 2, 2)
```
其中,b.shape返回的元组是(3, 2, 2),表示b这个数组在第一维度上有3个元素,在第二维度上有2个元素,在第三维度上有2个元素。
相关问题
python 判断数组维度
在Python中,可以使用numpy库来判断数组的维度。numpy是一个常用的学计算库,提供了对多维数组的支持。
要判断一个数组的维度,可以使用numpy的ndim属性。ndim属性返回数组的维度数。
下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("arr_2d的维度:", arr_2d.ndim)
# 创建一个三维数组
arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print("arr_3d的维度:", arr_3d.ndim)
```
输出结果为:
```
arr_2d的维度: 2
arr_3d的维度: 3
```
python 显示数组维度
要显示 Python 中数组(或者更准确地说是 Numpy 数组)的维度可以使用 `ndarray.shape` 属性。例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(a.shape)
```
输出:
```
(3, 2)
```
这里 `a.shape` 返回的是一个元组,元组中的每个元素表示数组在该维度上的大小。上述示例中,数组 `a` 的第一维大小为 3,第二维大小为 2。