numpy.ndarray

好的，您的问题是：numpy.ndarray。Numpy是一种Python的科学计算库，而ndarray是其最基本的数据结构，它可以用于表示多维数组。在Numpy中，ndarray具有高效的数值计算能力，并支持广播、索引等操作。

相关问题

numpy.ndarray和ndarray

numpy.ndarray和ndarray是同一个概念，都是指NumPy库中的多维数组对象。\[1\] \[3\] NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象以及丰富的数值计算方法和功能。ndarray是NumPy库中用于表示多维数组的数据类型，它可以存储相同类型的数据，并且支持丰富的数值计算操作，如矩阵运算、图像处理等。\[1\] \[3\]

在使用NumPy库时，我们可以使用import语句导入NumPy库，并使用np来表示它。然后，我们可以使用np.array()函数来创建一个numpy.ndarray或ndarray对象，该对象可以存储多维数组数据。\[1\] \[3\]

总结来说，numpy.ndarray和ndarray是同一个概念，都是指NumPy库中的多维数组对象，用于存储相同类型的数据并支持丰富的数值计算操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [NDArray 与 numpy.ndarray 互相转换](https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/79594802)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [48_Python列表和数组与numpy.ndarray的区别和使用方法](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/121414780)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

numpy.ndarray 行数

可以使用属性 `.shape` 获取 `numpy.ndarray` 的形状，例如 `arr.shape` 返回一个元组，其中第一个元素表示行数。因此，可以使用 `arr.shape[0]` 获取行数。例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr.shape[0])  # 输出 3