NumPy 数组形状

数组的形状

数组的形状是每个维度中的元素数量。

获取数组的形状

NumPy 数组有一个名为 shape 的属性，它返回一个元组，每个索引都有相应元素的数量。

实例

打印二维数组的形状：

import numpy as np

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

print(arr.shape)

亲自试一试

上面的示例返回 (2, 4)，这意味着该数组有 2 个维度，其中第一个维度有 2 个元素，第二个维度有 4 个元素。

实例

使用 ndmin 使用值为 1,2,3,4 的向量创建一个 5 维数组，并验证最后一个维度的值为 4：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)

print(arr)
print('shape of array :', arr.shape)

亲自试一试

形状元组代表什么？

每个索引处的整数表示相应维度具有的元素数量。

在上面的例子中，索引 4 处的值为 4，因此我们可以说第 5 个（第 4 + 1 个）维度有 4 个元素。