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])

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

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])

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

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

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.csdn.net/songyunli1111/article/details/78079904

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

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