python中shape里面都有哪些_python numpty 中shape的用法，numpy.array 的shape属性理解

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

>>> 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])

2

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

3

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

>>> 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])

3

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

2

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

3

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。

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。

标签：numpty,python,二维,维数,shape,数组,print,array

来源： https://www.cnblogs.com/wanglinjie/p/11761779.html