np.array的shape的区别

如下所示：

 1 >>> import numpy as np
 2 >>> x = np.array([1, 2])
 3 >>> y = np.array([[1],[2]])
 4 >>> z = np.array([[1,2]])
 5 >>> print(x.shape)
 6 (2,)
 7 >>> print(y.shape)
 8 (2, 1)
 9 >>> print(z.shape)
10 (1, 2)

x[1,2]的shape值(2,)，意思是一维数组，数组中有2个元素

y[[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，每行有1个元素

z [[1,2]]的shape值是（1，2），意思是一个二维数组，每行有2个元素

以上这篇浅谈python中np.array的shape( ,)与( ,1)的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

==============================

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。

举例说明：

建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为（3，3），表示3行3列,第一维的长度为3，第二维的长度也为3

1 >>> e = eye(3)
2 >>> e
3 array([[ 1.,  0.,  0.],
4        [ 0.,  1.,  0.],
5        [ 0.,  0.,  1.]])
6 >>> e.shape

建立一个一维矩阵b, b.shape 为矩阵的长度

1 >>> b =array([1,2,3,4])
2 >>> b.shape
3 (4,)
4 #可以简写
5 >>> shape([1,2,3,4])
6 (4,)
7 >>>

建立一个4×2的矩阵c, c.shape[1] 为第一维的长度，c.shape[0] 为第二维的长度。

1 >>> c = array([[1,1],[1,2],[1,3],[1,4]])
2 >>> c.shape
3 (4, 2)
4 >>> c.shape[0]
5 4
6 >>> c.shape[1]
7 2

一个单独的数值，返回值为空

1 >>> shape(3)
2 ()

转载于:https://www.cnblogs.com/peterwong666/p/11139106.html

np.array的shape的区别相关推荐

np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思
链接:https://blog.csdn.net/lz_901/article/details/84396693 [1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素. 它更多的是和多维 ...
(python numpy) np.array.shape 中 (3,)、(3,1)、(1,3)的区别
(python numpy) np.array.shape 中 (3,).(3,1).(1,3)的区别被人问到这个问题,就记录一下吧 1. (3,) (3,)是[x,y,z][x,y,z][x,y, ...
python numpy array中维度的区别 array.shape
运行以下代码: 3 import numpy as np4 5 aa = np.array([6 [1,2,3,4],7 [5,6,7,8],8 [9,8,7,6]9 ]) 10 11 r1 = aa ...
Numpy.array()详解、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别
记录一下numpy.array()的详细用法,以及与np.asarray()和np.ndarray()的区别. 目录 1. Numpy.array()详解 1.1 函数形式 1.2 参数详解 1.3 ...
np.array与np.ndarray的区别
import numpy as np# numpy.array() 和 numpy.ndarray()的区别? mat1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(&qu ...
numpy库学习向量矩阵均为有两个[[ ,而秩为1的数组只有一个[ np.array([[]]) 与np.array([])的区别
对于一维普通数组取shape 时只有第一项有值举例 (4,) 对于二维普通数组取shape 时才会有完整的第二项值举例 (4,1) https://blog.csdn.net/zenghaitao ...
Python科学计算扩展库NumPy之np.array()与np.asarray()区别
1.数据源为数组ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会. #!/usr/bin/env python import numpy as npdata = ...
【Python-numpy】range()、np.arange()、np.linspace()、np.logspace()的使用和区别，list和array不同
[Python]range().np.arange().np.linspace().np.logspace()的使用和区别_秋天-CSDN博客版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY- ...
python列表和数组区别java_浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist
array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会. 1.输入为列表时 ...

np.array的shape的区别

np.array的shape的区别相关推荐

最新文章

热门文章