当前位置: 萬仟网 > IT编程>脚本编程>Python > 【Numpy库学习笔记】Numpy中dim、shape和size的理解

【Numpy库学习笔记】Numpy中dim、shape和size的理解

2020年11月20日  | 萬仟网IT编程  | 我要评论
dim理解:dim就是维数,比如数组会有一维数组,二维数组……。numpy的dim维数同理。那如何判断numpy的维数,最简单的方法就是数一数"中括号"的数量。没有中括号,dim=0; 1个中括号,dim=1; 2个中括号,dim=2 ……代码:import numpy as npa = np.array(3)print(a.ndim) # a的维度ndim=3b = np.array([2])print(b.ndim) # b的维度ndim=1c = np.array([[

Numpy中dim、shape和size的理解

一、dim

理解:
dim就是维数,比如数组会有一维数组,二维数组……。numpy的dim维数同理。

那如何判断numpy的维数,最简单的方法就是数一数"中括号"的数量。没有中括号,dim=0; 1个中括号,dim=1; 2个中括号,dim=2 ……如:
①a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]),在array和第一行元素1,2,3中间有2个[,说明是2维。
②a = np.array(3),在array和第一个元素3中间没有[,所以是0维。
③a = np.array([4]),在array和第一个元素4中间有一个[,说明是1维。

代码:

import numpy as np

a = np.array(3)
print(a.ndim)   # a的维度ndim=3

b = np.array([2])
print(b.ndim)  # b的维度ndim=1

c = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
print(c.ndim)  # c的维度ndim=2

二、shape

理解:
shape表示numpy数组的是什么形状的,比如一个二维的数组是几行几列的。

代码:

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3],
                  [2, 3, 4]])
print(array.shape)

输出:
(2, 3)

备注:
①使用np.array构造一个2维的数组,使用array.shape查看数组的shape形状。
②(2,3)表明numpy数组是2行3列的数组。第一行 1,2,3;第二行 2,3,4。

三、size

理解:
size表示数组中一共有多少个元素。

代码:

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3],
                  [2, 3, 4]])
print(array.size)

输出:
6

备注:
使用np.array创建了一个2维的2行3列的数组,一共有2×3=个元素。

四、代码示例

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]])


print(array)  # 打印矩阵
print('number of dim:', array.ndim)  # dim维度 2
print('shape:', array.shape)  # shape(几行几列)shape(2,3) 代表2行3列
print('size:', array.size)  # size 总共有多少个元素在里面

本文地址:https://blog.csdn.net/m0_38068876/article/details/109853745

如您对本文有疑问或者有任何想说的,请点击进行留言回复,万千网友为您解惑!

相关文章:

验证码:
Copyright © 2017-2020  萬仟网 保留所有权利. 粤ICP备17035492号-1