python查看数组的形状

时间: 2023-09-02 14:07:58 浏览: 185

python numpy--数组的组合和分割实例

Python中的NumPy库是进行数值计算和处理的重要工具，它提供了丰富的数组操作功能，包括数组的组合和分割。数组的组合允许我们将多个数组拼接在一起，而数组的分割则能够将一个大数组拆分成多个小数组。下面我们将详细介绍这些概念，并通过实例来演示它们的用法。 ### 一、数组的组合 #### 1. 水平组合 (Horizontal Stack) 水平组合是指将两个或多个数组在列方向上拼接。这可以通过`np.hstack()`或者`np.concatenate()`函数实现，设置`axis=1`表示列方向。 ```python import numpy as np m = np.arange(9).reshape(3,3) doubleM = m*2 # 使用 np.hstack() np.hstack((m, doubleM)) # 使用 np.concatenate() np.concatenate((m, doubleM), axis=1) ``` #### 2. 垂直组合 (Vertical Stack) 垂直组合是沿着行方向将数组拼接。这可以使用`np.vstack()`或`np.concatenate()`函数，设置`axis=0`表示行方向。 ```python # 使用 np.vstack() np.vstack((m, doubleM)) # 使用 np.concatenate() np.concatenate((m, doubleM), axis=0) ``` #### 3. 深度组合 (Depth Stack) 深度组合是将数组沿第三个维度（深度）进行堆叠。`np.dstack()`函数用于实现这个功能。 ```python # 使用 np.dstack() np.dstack((m, doubleM)) ``` #### 4. 列组合 (Column Stack) `np.column_stack()`将一维数组按照列进行堆叠。如果输入是多维数组，其效果与`np.hstack()`类似。 ```python m1 = np.arange(3) print(np.column_stack((m1, m1*2))) # 一维数组与多维数组组合 np.column_stack((m1, m)) # 多维数组与多维数组组合 np.column_stack((m, doubleM)) ``` #### 5. 行组合 (Row Stack) `np.row_stack()`将一维数组按照行进行堆叠，如果是多维数组，则在垂直方向上组合（类似于`np.vstack()`）。 ```python # 使用 np.row_stack() np.row_stack((m, doubleM)) ``` ### 二、数组的分割 #### 1. 水平分割 (Horizontal Split) 水平分割是将数组在列方向上切分为多个数组。可以使用`np.split()`或`np.hsplit()`。 ```python arr1 = np.arange(16).reshape(4,4) print(np.split(arr1, 2, axis=1)) # 或 np.hsplit(arr1, 2) ``` #### 2. 垂直分割 (Vertical Split) 垂直分割在行方向上将数组拆分为多个数组。可以使用`np.split()`或`np.vsplit()`。 ```python arr = np.arange(9).reshape(3,3) print(np.split(arr, 3, axis=0)) # 或 np.vsplit(arr, 3) ``` #### 3. 深度分割 (Depth Split) 深度分割仅适用于超过2维的数组，用于沿着第三个维度进行拆分。使用`np.dsplit()`函数。 ```python arr1 = np.arange(8).reshape(2,2,2) # 注意：深度分割示例未给出，因为原始内容未提供足够的数据 ``` 需要注意的是，数组组合时，各数组的维度必须匹配，除非进行深度组合，这时数组的行数和列数可以不同。而数组分割时，根据选择的轴（水平、垂直或深度），需要确定合适的分割点。例如，水平和垂直分割的分割点应该是数组的行数或列数的因子。在实际编程中，掌握这些操作对于处理和分析数据至关重要，尤其是在涉及大型多维数组的场景下，NumPy的这些功能能极大地提高代码的效率和可读性。

要查看 Python 中数组的形状，你可以使用 NumPy 库中的 `shape` 属性。以下是一个示例： ```python import numpy as np # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 查看数组的形状 print(arr.shape) ``` 输出结果将会是 `(2, 3)`，表示该数组是一个 2 行 3 列的二维数组。

阅读全文

python查看数组的形状

相关推荐

Python Numpy 数组初始化与操作详解

Python Numpy数组和类型全面介绍

python查看数组形状

python输出数组形状

如何用python改变数组形状

03-python-数组方法-数组排序-数组形状-对角线

python查看numpy数组形状

python numpy数组的形状

查看数组形状

python 定义数组

python numpy数组

python转换数组维度

python 多维数组相关性

python中数组升维

Python numpy数组创建函数详解

深入理解Python numpy数组与操作

python获取数组维数

python numpy数组数据元素

python多维数组转一维

最新推荐

python 实现多维数组(array)排序

Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例

若依管理存在任何文件读取漏洞检测系统，渗透测试.zip

C语言数组操作：高度检查器编程实践

管理建模和仿真的文件

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略