python numpy 获得数组的行和列（三种方法）

通过shape属性获得

首先是用 shape 这个属性，学numpy的时候，知道，ndarray有shape这个属性，返回一个元组，里面放了每个维度的大小，所以直接就能想到，对于二维数组

print(X.shape[0])   #行
print(X.shape[1])   #列

这种方法是我们比较容易想到的，

通过内置函数 len 获得

python里面，所有的可迭代对象都可以用 len 这个内置函数来获得其长度，内置函数

print(len(X))       #行
print(len(X[0]))    #列

稍稍解释一下，第一句是把二维数组当成一个迭代对象，那么这个对象包含的每个元素就是一维数组，自然长度就是二维数组的行，第二句是把二维数组的第一行当成一个迭代对象，那么这个对象包含的每个元素就是一个整数（我这儿X里面全是整数），自然长度就是二维数组的列，也是一维数组的长度（元素个数）

通过size函数获得

这个我是没想过的，因为当时我们学的时候，有讲过size返回的是元素的总个数，那为什么可以呢，看下面的方法

print(np.size(X,0))  #行
print(np.size(X,1))  #列

看这儿的函数介绍Numpy size() function | Python

可以看到，numpy 里面的 size 函数是有一个 axis 参数的，这个参数指定了要计算那个维度的数据大小

这种方式也可以获得列

print((X[0].size()))    #列

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