一、shape：返回数据有几行几列

1.案例代码

代码如下（示例）：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])  #一维数组
print(a.shape[0])  #值为8，因为有8个数据
print(a.shape[1])  #IndexError: tuple index out of rangea = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])  #二维数组
print(a.shape[0])  #值为2，最外层矩阵有2个元素，2个元素还是矩阵。
print(a.shape[1])  #值为4，内层矩阵有4个元素。
print(a.shape[2])  #IndexError: tuple index out of range

2.Jupyter测试展示

① 一维数组

② 二维数组

二、reshape( ):重新组织array数组数据

1.案例代码

代码如下（示例）：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #一维数组
print(a)
#array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
b = a.reshape((2,4)) #改为一个二维数组
print(b)
#array([[1, 2, 3, 4],
#       [5, 6, 7, 8]])
c = a.reshape((2,2,2)) #改为一个三维数组
print(c)
#array([[[1, 2],
#        [3, 4]],
#       [[5, 6],
#        [7, 8]]])#这里注意，reshape生成的新数组与原数组共用一个内存。所以说如果改变原数组里面的值，新生成的数组也会受到影响，反之亦然。
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
print(a)
#array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
b = a.reshape((2,4))
print(b)
#array([[1, 2, 3, 4],
#       [5, 6, 7, 8]])
a[2] = 321
print(a)
#array([  1,   2, 321,   4,   5,   6,   7,   8])
print(b)
#array([[  1,   2, 321,   4],
#       [  5,   6,   7,   8]])
b[1][0] = 666
print(b)
#array([[  1,   2, 321,   4],
#      [666,   6,   7,   8]])
print(a)
#array([  1,   2, 321,   4, 666,   6,   7,   8])

2.Jupyter测试展示

这里注意，reshape生成的新数组与原数组共用一个内存。
所以说如果改变原数组里面的值，新生成的数组也会受到影响，反之亦然。

参考文章：

Python中的shape和reshape()

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