python numpy array最大长度_python 中 numpy array 中的维度

简介

numpy 创建的数组都有一个shape属性,它是一个元组,返回各个维度的维数。有时候我们可能需要知道某一维的特定维数。

二维情况

>>> import numpy as np

>>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

>>> print(y)

[[1 2 3]

[4 5 6]]

>>> print(y.shape)

(2, 3)

>>> print(y.shape[0])

2

>>> print(y.shape[1])

3

可以看到y是一个两行三列的二维数组,y.shape[0]代表行数,y.shape[1]代表列数。

三维情况

>>> x = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[0,1,2]],[[3,4,5],[6,7,8]]])

>>>> print(x)

[[[1 2 3]

[4 5 6]]

[[7 8 9]

[0 1 2]]

[[3 4 5]

[6 7 8]]]

>>> print(x.shape)

(3, 2, 3)

>>> print(x.shape[0])

3

>>> print(x.shape[1])

2

>>> print(x.shape[2])

3

可以看到x是一个包含了3个两行三列的二维数组的三维数组,x.shape[0]代表包含二维数组的个数,x.shape[1]表示二维数组的行数,x.shape[2]表示二维数组的列数。

总结

可以看到,shape[0]表示最外围的数组的维数,shape[1]表示次外围的数组的维数,数字不断增大,维数由外到内。

len():返回对象的长度,注意不是length()函数

len([1,2,3]),返回值为3

len([[1,2,3],[3,4,5]]),返回值为2

count():计算包含对象个数

[1,1,1,2].count(1),返回值为3

‘asddf’.count(‘d’),返回值为2

size()和shape () 是numpy模块中才有的函数

size():计算数组和矩阵所有数据的个数

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

np.size(a),返回值为 6

np.size(a,1),返回值为 3

shape ():得到矩阵每维的大小

np. shape (a),返回值为 (2,3)

另外要注意的是,shape和size既可以作为函数,也可以作为ndarray的属性

a.size,返回值为 6,

a.shape,返回值为 (2,3)

https://blog..net/songyunli1111/article/details/78079904

https://blog..net/liuweiyuxiang/article/details/79384435

简介 numpy 创建的数组都有一个shape属性,它是一个元组,返回各个维度的维数。有时候我们可能需要知道某一维的特定维数。 二维情况 >>> import numpy as np >>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> print(y) [[1 2 3] [4 5 6]] >>> print(y.shape) (2, 3) >>> print(y.shape[0]) 2 >>> print(y.shape[1]) 3 可以看到y是一个两行三列的二维数组,y.shape[0]代表行数,y.shape[1]代表列数。 三维情况 >>> x = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[0,1,2]],[[3,4,5],[6,7,8]]]) >>>> print(x) [[[1 2 3] [4 5 6]] [[7 8 9] [0 1 2]] [[3 4 5] [6 7 8]]] >>> print(x.shape) (3, 2, 3) >>> print(x.shape[0]) 3 >>> print(x.shape[1]) 2 >>> print(x.shape[2]) 3 可以看到x是一个包含了3个两行三列的二维数组的三维数组,x.shape[0]代表包含二维数组的个数,x.shape[1]表示二维数组的行数,x.shape[2]表示二维数组的列数。 总结 可以看到,shape[0]表示最外围的数组的维数,shape[1]表示次外围的数组的维数,数字不断增大,维数由外到内。 len():返回对象的长度,注意不是length()函数 len([1,2,3]),返回值为3 len([[1,2,3],[3,4,5]]),返回值为2 count():计算包含对象个数 [1,1,1,2].count(1),返回值为3 ‘asddf’.count(‘d’),返回值为2 size()和shape () 是numpy模块中才有的函数 size():计算数组和矩阵所有数据的个数 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.size(a),返回值为 6 np.size(a,1),返回值为 3 shape ():得到矩阵每维的大小 np. shape (a),返回值为 (2,3) 另外要注意的是,shape和size既可以作为函数,也可以作为ndarray的属性 a.size,返回值为 6, a.shape,返回值为 (2,3) https://blog..net/songyunli1111/article/details/78079904 https://blog..net/liuweiyuxiang/article/details/79384435
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