通过numpy数组的什么属性可以获得数组的形状，

可以通过numpy数组的shape属性获取数组的形状，它返回一个元组，元组的长度表示数组的维数，每个元素表示相应维度的大小。例如，对于一个二维数组arr，可以使用arr.shape来获取它的形状，返回一个形如(行数, 列数)的元组。

相关问题

怎么向空的numpy数组中加入numpy数组

你可以使用numpy中的concatenate函数将两个numpy数组按照某个方向拼接起来，可以使用如下代码将一个numpy数组添加到另一个空的numpy数组中：

import numpy as np

# 空的numpy数组
empty_arr = np.empty([0, 3])

# 待添加的numpy数组
arr_to_add = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 在空的numpy数组中添加新的numpy数组
result = np.concatenate([empty_arr, arr_to_add])

当你运行这个代码时，你会得到一个形状为(2, 3)的numpy数组，其内容为:

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]

希望这个回答能够帮到你！

CSV文件转换为NUMPY数组并输出数组的形状

要将CSV文件转换为Numpy数组，可以使用`np.genfromtxt()`方法。这个方法可以从CSV文件读取数据，并将其转换为Numpy数组。

以下是一个示例代码，它将名为"data.csv"的CSV文件转换为Numpy数组，并输出数组的形状：

import numpy as np

# 从CSV文件读取数据并转换为Numpy数组
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

# 输出Numpy数组的形状
print(data.shape)

在这个示例中，CSV文件被假定为以逗号为分隔符。如果CSV文件中使用了不同的分隔符，需要相应地更改delimiter参数的值。

输出结果将显示Numpy数组的形状，例如：

(100, 3)

这表示该数组有100行和3列。