Python NumPy 数组形状(array shape)

1、 array的形状(shape)

数组的形状是每个维中元素的数量。

2、获取数组的形状

NumPy数组具有一个名为shape的属性，该属性返回一个元组，每个索引具有相应元素的数量。

例如：

打印二维数组的形状:

import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])print(arr.shape)

上面的示例返回(2，4)，这意味着数组有2个维，每个维有4个元素。

例如：

使用ndmin使用值1,2,3,4的向量创建具有5个维度的数组，并验证最后一个维度的值为4：

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)print(arr)print('shape of array :', arr.shape)

3、shape的元组

每个索引处的整数表示对应维度的元素数量。

在上面的例子中，shape元组索引为4的值为4，所以我们可以说第5维(4 + 1)有4个元素。