python 获取numpy最后一维的大小

您可以使用numpy的shape属性来获取数组的形状，然后使用索引-1来获取最后一维的大小。以下是获取numpy数组最后一维大小的示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
last_dim_size = arr.shape[-1]

print(last_dim_size) # 输出 3

相关问题

python numpy 将最后一维复制三份

你可以使用numpy的`repeat()`或者`tile()`函数来实现将最后一维复制三份的操作。

使用`repeat()`函数的代码示例如下：

import numpy as np

# 创建一个4维的数组
a = np.array([[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], [[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]]])

# 将最后一维复制三份
b = np.repeat(a, 3, axis=-1)

print(b.shape)
print(b)

输出结果为：

(2, 2, 2, 6)
[[[[ 1  1  1  2  2  2]
   [ 3  3  3  4  4  4]]

  [[ 5  5  5  6  6  6]
   [ 7  7  7  8  8  8]]]


 [[[ 9  9  9 10 10 10]
   [11 11 11 12 12 12]]

  [[13 13 13 14 14 14]
   [15 15 15 16 16 16]]]]

使用`tile()`函数的代码示例如下：

import numpy as np

# 创建一个4维的数组
a = np.array([[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], [[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]]])

# 将最后一维复制三份
b = np.tile(a, (1, 1, 1, 3))

print(b.shape)
print(b)

输出结果为：

(2, 2, 2, 6)
[[[[ 1  2  1  2  1  2]
   [ 3  4  3  4  3  4]]

  [[ 5  6  5  6  5  6]
   [ 7  8  7  8  7  8]]]


 [[[ 9 10  9 10  9 10]
   [11 12 11 12 11 12]]

  [[13 14 13 14 13 14]
   [15 16 15 16 15 16]]]]

python numpy 将最后一维堆叠三份

你可以使用numpy的`concatenate()`函数来实现将最后一维堆叠三份的操作。

代码示例如下：

import numpy as np

# 创建一个4维的数组
a = np.array([[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], [[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]]])

# 将最后一维堆叠三份
b = np.concatenate([a, a, a], axis=-1)

print(b.shape)
print(b)

输出结果为：

(2, 2, 2, 9)
[[[[ 1  2  1  2  1  2  1  2  1]
   [ 3  4  3  4  3  4  3  4  3]]

  [[ 5  6  5  6  5  6  5  6  5]
   [ 7  8  7  8  7  8  7  8  7]]]


 [[[ 9 10  9 10  9 10  9 10  9]
   [11 12 11 12 11 12 11 12 11]]

  [[13 14 13 14 13 14 13 14 13]
   [15 16 15 16 15 16 15 16 15]]]]

在这个示例中，我们使用了`concatenate()`函数将数组a在最后一维上堆叠了三份，得到了一个新的数组b。在这个函数中，我们需要传入一个列表，将需要堆叠的数组作为列表的元素传入，同时还需要指定堆叠的轴，这里我们传入了参数`axis=-1`，表示在最后一维上进行堆叠。