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2024年4月21日发(作者：数据库管理系统举例)

numpy中的shape函数

NumPy是Python中用于科学计算的开源库。它提供了

高效的数组处理能力，支持多维数组和向量化操作。NumPy

中的shape函数是一个用于获取NumPy数组维度信息和调

整数组维度的函数，本文将详细介绍它的具体用法和应用

场景。

一、NumPy数组的shape属性

NumPy中的数组可以是一个一维数组，也可以是二维

或多维数组。每一个数组都有一个shape属性，它表示数

组的维度情况。如果数组是一个一维数组，那么它的shape

属性是一个整数，表示数组的元素数量。如果数组是一个

二维或多维数组，那么shape属性是一个元组，元组中的

每一个值分别表示数组在不同维度上的元素数量。

例如，一个表示二维平面上五个点坐标的NumPy数

组，它的shape属性应该是(5,2)，因为它在第一维上有5

个元素，在第二维上有2个元素。下面是一个使用NumPy

初始化该数组的例子：

``` import numpy as np

points = ([(0,0), (1,1), (2,0), (3,1),

(4,0)])

print() ```

运行后，输出结果是：

``` (5, 2) ```

二、NumPy中的shape函数介绍

shape函数是NumPy提供的一个用于获取数组维度信

息的函数，它的用法非常简单。我们只需要在数组后面加

上.shape即可。例如，对于上面的例子，我们可以这样使

用shape函数：

``` import numpy as np

points = ([(0,0), (1,1), (2,0), (3,1),

(4,0)])

print() ```

输出结果同样是：

``` (5, 2) ```

shape函数的返回值是一个元组，元组中的每一个值

分别表示数组在不同维度上的元素数量。我们可以把元组

赋值给一个变量，然后使用变量来访问数组的维度信息，

如下所示：

``` import numpy as np

points = ([(0,0), (1,1), (2,0), (3,1),

(4,0)])

shape =

print(shape[0], shape[1]) ```


本文标签： 数组 维度 表示 用于

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